随着浏览器的的特性不断升级，运行算法模型也慢慢从摸索尝试走向实用。传统的机器学习由于模型大小、机器算力等限制大都是放在服务端，但随着端设备的性能提高以及模型架构的进化，模型逐步能够部署到端上运行。

之前的一些实验，主要集中在模型的搭建、训练和调优上，没有涉及部署的环节，所以这次尝试将模型部署到端侧设备（浏览器），来熟悉一下部署的流程。 整个过程大致包含如下步骤： YOLOv8的自定义数据集训练

当然这里的场景也不需要考虑目标图像部分缺失的情况。