按照yolov8的ncnn推理，在web上部署运行很慢，如何优化

[xla145]

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使用了ncnn项目中提供的yolov8推理代码，在web上跑推理很慢 ex.input("in0", in_pad);

std::vector<Object> proposals;

// stride 32
{
    ncnn::Mat out;
    ex.extract("out0", out);

这个转化耗时了800ms，如何进一步优化

[wzyforgit]

你转WASM了？

[xla145]

是的，转成wasn’t了

[whyb]

是的，转成wasn’t了

CPU是否有跑满？有编译好的html能否给一个让我们玩一玩？

[xla145]

web.zip 拿去吧，但是推理很慢，大佬们优化一下

[nihui]

hi, yolov8 examples are updated with full support for detection, segmentation, classification, pose estimation and obb https://github.com/Tencent/ncnn/tree/master/examples

android demo https://github.com/nihui/ncnn-android-yolov8

detailed instruction (zh) https://zhuanlan.zhihu.com/p/16030630352

[Jamboo220]

朋友，我能跟你讨论下不