yolov8n 瑞芯微RKNN、地平线Horizon芯片部署、TensorRT部署，部署工程难度小、模型推理速度快，Yolov8n轻松部署，瑞芯微RKNN、地平线Horizon与TensorRT联合，实现高效模型推理，瑞芯微RKNN、地平线Horizon与TensorRT联合，Yolov8n轻松部署实现高效模型推理，Yolov8n轻松部署，瑞芯微RKNN、地平线Horizon与TensorRT联合实现高效模型推理

摘要：Yolov8n可轻松部署于瑞芯微RKNN、地平线Horizon等芯片上，通过TensorRT加速部署工程，降低部署难度，提高模型推理速度。瑞芯微RKNN、地平线Horizon与TensorRT的联合，实现了高效的模型推理。Yolov8n的部署过程简单，可快速实现高性能的目标检测。

YOLOv8n模型轻松部署在瑞芯微RKNN和地平线Horizon等芯片上，通过TensorRT进行部署，工程难度大幅降低，模型推理速度显著提升，结合瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片的强大性能，实现了高效的模型推理，该部署方案具有简单易用、性能卓越的特点，为人工智能应用提供了强有力的支持。

介绍：

本文主要介绍了YOLOv8模型在瑞芯微RKNN和地平线Horizon等芯片上的部署流程，以及通过TensorRT进行部署的优势，该部署方案解决了之前YOLOv8模型部署存在的两大问题：部署难度大和模型推理速度慢，经过研究和实践，本文提供了一种简便、高效的部署方式。

模型和训练：

本文使用的训练代码基于官方开源的YOLOv8训练代码，通过优化训练过程，提高了模型的性能。

导出YOLOv8 ONNX模型：

为了在不同的平台上进行模型推理，我们将YOLOv8模型导出为ONNX格式，在导出过程中，增加了特定的代码片段以适应ONNX模型的导出，并提供了详细的保存ONNX模型的步骤。

YOLOv8 ONNX 测试效果：

本文展示了ONNX模型和完整的测试代码，可通过GitHub下载，测试结果显示，YOLOv8模型在目标检测任务中表现出优异的性能。

TensorRT优化前后时耗对比：

本文对比了使用TensorRT部署前后的推理时耗，结果显示，经过优化的部署方案在推理速度上有了显著的提升。

RKNN板端C++部署：

本文提供了完整的C++部署代码和模型示例，相较于之前在RK3588上的推理时耗，本文的部署方法将时耗降低到了17ms，还提供了后处理代码的优化版本，以进一步降低后处理的时耗。

本文详细描述了YOLOv8模型的部署过程，包括模型训练、导出为ONNX格式、测试效果、TensorRT优化前后的时耗对比以及RKNN板端C++部署，通过优化，本文提供了一种快速、高效的YOLOv8模型部署方法，为实际应用提供了便利。

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