YOLOv8 在單片機上部署的主要挑戰與缺陷
將 YOLOv8 部署到單片機上確實面臨諸多技術挑戰，主要源于單片機有限的計算資源與 YOLOv8 模型的高復雜度之間的矛盾。以下是具體的缺陷和限制：
1. 計算資源嚴重不足
- 算力限制：典型單片機（如 Arduino、STM32）的 CPU 主頻通常在幾十 MHz 到幾百 MHz 之間，而 YOLOv8 即使是最小的 Nano 版本也需要約 0.9 GFLOPs 的計算量，單片機難以實時處理。
- 內存限制：單片機的 RAM 通常在幾 KB 到幾百 KB 之間，而 YOLOv8 模型僅權重參數就需要 4.3 MB（Nano 版本），加上推理過程中的臨時張量，內存需求遠遠超出單片機能力。
2. 模型量化與精度損失
- 量化需求：為了在單片機上運行，必須對模型進行激進量化（如 8 位整數或二值化），但這會導致明顯的精度下降。
- 后處理困難：YOLOv8 的后處理（如非極大值抑制 NMS）在低精度下穩定性變差，可能產生大量誤檢或漏檢。
3. 實時性難以保證
- 推理速度：即使是簡化版的 YOLOv8，在單片機上的推理時間可能長達數秒甚至數十秒，無法滿足實時檢測需求。
- 幀率限制：對于視頻流檢測，單片機可能只能達到 0.1 FPS 以下，遠低于實際應用要求（通常需要 15 FPS 以上）。
4. 存儲與功耗問題
- 模型存儲：完整的 YOLOv8 模型文件（如 .pt 或 .onnx）體積較大，單片機的 Flash 存儲可能無法容納。
- 功耗限制：復雜模型的運行會顯著增加功耗，可能導致電池供電的設備續航時間驟減。
5. 外設兼容性差
- 攝像頭接口：單片機的通信接口（如 UART、SPI）帶寬有限，難以高速傳輸高分辨率圖像數據。
- 顯示輸出：即使完成檢測，單片機也可能無法驅動顯示屏實時展示結果。
6. 軟件開發難度大
- 框架適配：主流深度學習框架（如 PyTorch、TensorFlow）無法直接在單片機上運行，需要手動實現推理邏輯。
- 優化門檻高：為單片機優化模型需要深入了解硬件架構，對開發者要求極高。
替代方案與折衷策略
針對這些問題，實際應用中通常采用以下折衷方案：
- 使用輕量級模型：如 YOLO-NAS Tiny、MobileNet-SSD、Tiny YOLO 等專為邊緣設備設計的模型。
- 降低檢測精度：減少檢測類別、降低輸入分辨率（如 160×160）。
- 硬件加速：使用帶 AI 加速器的 MCU（如 STM32H747、Nordic nRF9160）或外部協處理器（如 Edge TPU、Kendryte K210）。
- 邊緣-云端協同：單片機僅進行預處理，將數據發送到云端進行推理。
適用場景與限制
YOLOv8 在單片機上的部署僅適用于以下特殊場景：
- 低幀率、靜態場景：如靜態圖像中的簡單目標檢測。
- 特定類別檢測：僅檢測 1-2 類目標，且對精度要求不高。
- 非實時應用：如周期性檢測，對響應時間無嚴格要求。
對于大多數需要實時性和高精度的場景，建議使用專用 AI 開發板（如 Raspberry Pi + Coral TPU、Jetson Nano）或邊緣計算設備。
