ios app使用什么推理架构，使用yolov8-Go服务器开发

在iOS应用中使用YOLOv8进行推理，通常可以考虑以下架构和步骤：

模型转换：首先需要将YOLOv8模型转换为适合iOS平台的格式。可以使用ONNX（Open Neural Network Exchange）格式或Core ML格式。YOLOv8支持导出到ONNX，你可以利用相关工具将其转换为Core ML模型。
集成Core ML：iOS提供了Core ML框架，可以直接加载和运行机器学习模型。将转换后的模型文件添加到你的Xcode项目中。
图像处理：在应用中，需要对输入图像进行预处理，以确保与YOLOv8模型的输入要求匹配，例如调整大小、归一化等。
推理过程：
- 使用MLModel类来加载并运行模型。
- 将预处理后的图像传递给模型，并执行预测。
- 解析输出结果，获取检测到的物体及其边界框信息。
优化性能：为了提高推理速度，可以考虑使用Metal Performance Shaders (MPS) 或者 TensorFlow Lite等其他加速工具。这些技术可以帮助你在移动设备上实现更快的推理速度。
界面展示：根据预测结果，在用户界面上绘制检测框和类别标签，让用户能够直观地看到识别效果。

示例代码

下面是一个简化的示例代码，展示如何在iOS中使用Core ML加载和运行一个机器学习模型：

import CoreML
import UIKit

func performInference(image: UIImage) {
    guard let model = try? YOLOv8(configuration: .init()) else {
        return
    }
    
    // 预处理输入图像
    guard let pixelBuffer = image.toCVPixelBuffer() else { return }

    // 执行推理
    guard let prediction = try? model.prediction(image: pixelBuffer) else { return }
    
    // 解析输出结果
    let results = prediction.boundingBoxes // 根据你的模型输出结构进行解析
    
    // 更新UI等操作
}