之前文章有提到“YOLOv8的原生模型包含了后处理步骤，其中一些形状超出了RK3588的矩阵计算限制，因此需要对输出层进行一些裁剪”，通过裁剪后得到的onnx能够顺利的进行rknn转换，本文将对转rnkk过程，以及相应的后处理进行阐述。并在文末附上全部源码、数据、模型的百度云盘链接。
推理结果展示
前提条件
在开始之前，请确保你已经安装了以下工具和库：
- Python 3.x
- NumPy
- OpenCV
- RKNN API（Rockchip Neural Network Toolkit）
- ONNX模型文件（本文使用
yolov8n_pose.onnx）
