yolv8模型导出

1、找到engine文件夹下的exporter.py文件。

2、修改文件夹路径，改为我们训练结束后生成的文件夹。

3、打开default.yaml文件夹,找到format参数，修改为onnx，找到batch改为1,然后返回exporter.py文件，运行，导出onnx模型，方便trt和onnxruntime部署。

4、以上就是一个模型导出的完整流程；然而有人想要用openvino部署，需要导出vino模型。同样，打开default.yaml文件夹，找到batch改为1,找到format参数，修改为openvino；导出openvino可调用模型，

5、查看模型，通过网站https://netron.app/打开刚才生成的onnx，点击images，可以看到batch为1。