通过上述步骤，你可以将自定义YOLOv8模型高效部署到K210，结合高清摄像头提升边缘端检测性能。层替代大卷积（K210对Focus层支持较好）。：允许动态输入尺寸（适配K210的灵活部署）。（但K210的KPU仅部分支持浮点）。：确保预处理与训练时一致（如归一化为。：确保固件支持目标模型输入尺寸。：简化模型结构（删除冗余算子）。：输入尺寸/归一化方式不匹配。将训练好的YOLOv8模型（图片需缩放

通过上述步骤，你可以将自定义YOLOv8模型高效部署到K210，结合高清摄像头提升边缘端检测性能。层替代大卷积（K210对Focus层支持较好）。：允许动态输入尺寸（适配K210的灵活部署）。（但K210的KPU仅部分支持浮点）。：确保预处理与训练时一致（如归一化为。：确保固件支持目标模型输入尺寸。：简化模型结构（删除冗余算子）。：输入尺寸/归一化方式不匹配。将训练好的YOLOv8模型（图片需缩放

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