本章将介绍目标检测、实例分割、关键点检测和旋转目标检测的推理原理，基于onnx模型推理，那么首先就需要了解onnx模型的输入和输出，对输入的图片需要进行预处理的操作，对输出的结果需要进行后处理的操作，这部分内容在我的另一个专栏《YOLOv8深度剖析》中也有介绍，如果对YOLOv8原理感兴趣的也可以关注下那个专栏。

1.YOLOv8_det推理流程

        这是目标检测网络的推理流程，包括预处理模块、推理模块（onnx)和后处理模块，下面将按照这个顺序来介绍。

1.1预处理模块

        预处理模块主要是对输入图像进行预处理，处理成标准的输入数据，包括letterBox、归一化等操作，具体可以参考对应的源码。

        这里主要介绍一下letterBox操作：(1)LetterBox的目的就是将原图的尺寸（720,1280）转换成网络输入尺寸（640,640）；(2)缩放采用的是等比例缩放方式，即找出长边将其缩放成640，然后按照长边的缩放比例（1280/640=2），同时给短边进行缩放，得到720/2=360，然后把短边补充灰边至640；(3)如图所示经过LetterBox后的图片尺寸并不是640*640而是（384,640），这是为什么呢？这种是改进后的LetterBox，只要保证填充短边是32的