一、引言
随着Web技术的快速发展和浏览器性能的不断提升，在浏览器中直接运行深度学习模型已成为现实。Web端部署具有零安装、跨平台、隐私保护等独特优势，在在线图片编辑、实时视频滤镜、WebAR、在线教育等场景中有着广泛的应用前景。
YOLOv8作为当前最先进的目标检测模型，如何将其高效地部署到Web端，是一个兼具挑战和价值的问题。目前主流的Web端深度学习推理框架主要有ONNX Runtime Web（ONNX.js）和TensorFlow.js。这两个框架各有特色，在性能、兼容性、易用性等方面存在差异。
本文将深入探讨YOLOv8在Web端的部署技术，详细对比ONNX.js和TensorFlow.js两大框架，讲解模型转换、WebGL加速、WebAssembly优化等关键技术，并通过完整的代码实现和实验数据，为Web端目标检测部署提供实践指导。
二、原理详解
2.1 Web端深度学习部署概述
2.1.1 Web端部署的优势与挑战
优势：
- 零安装：用户无需下载安装APP，直接通过浏览器访问
- 跨平台：一次开发，运行在所有支持现代浏览器的设备上
- 隐私保护：数据在本地处理，不上传服务器
- 快速迭代：服务端更新，用户立即可用