分享：在 VisionMaster 里用自定义算法模块跑 YOLOv8（检测 + 分割）

感谢平台开放的自定义模块机制，让我们有机会把自研的模型接入 VM 流程，做个记录，抛砖引玉。

思路（简要）

1. 数据：标注平台导出后统一转 YOLO 格式，脚本自动做一次数据清洗与均衡
2. 训练：ultralytics 一键训练，导出 ONNX
3. 推理：C++ 封装 ONNX Runtime 推理，作为自定义算法模块挂进 VM
4. 界面：算子自带参数面板（模型、类别、阈值），换模型不用动流程

特点

• 检测 / 分割都支持
• CPU、GPU 两个版本
• 输入尺寸不固定，大图直接喂
• 部署时把 DLL 和相关文件放进算子目录即可

结果

目前检测、分割均已接入 VM 流程验证通过。整个流程走下来，最大的体会是：训练时的预处理和推理端保持一致，是检测准不准的关键。效果见视频。