本项目提供了一个基于PyTorch框架和Flask库的YOLOv8模型部署实例，适用于快速构建图像识别服务。
Flask与PyTorch结合使用YOLOv8的一般步骤如下：
环境准备：
确保安装了Python环境。
安装Flask：`pip install Flask`。
安装PyTorch：根据你的系统配置安装，命令为 `pip install torch torchvision`。
获取YOLOv8模型：
通过Ultralytics提供的文档来获取YOLOv8模型。
使用pip安装Ultralytics包：`pip install ultralytics`。
加载YOLOv8模型：
使用Ultralytics的YOLO类加载预训练的YOLOv8模型。
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO(yolov8n.pt) # 加载预训练模型
```
创建Flask应用：
初始化Flask应用。
```python
from flask import Flask, request, render_template
app = Flask(__name__)
```
创建路由和视图函数：
创建一个路由来处理上传的图片，并使用YOLOv8模型进行目标检测。
5星
