手把手教你运行yolov8实例分割
时间: 2025-03-06 17:09:25 AIGC 浏览: 104
### 使用YOLOv8进行实例分割的操作指南
#### 导入必要的库并初始化模型
为了启动YOLOv8实例分割的任务,需要先安装Ultralytics的YOLO库,并从中导入`YOLO`类。此部分代码展示了如何利用特定于YOLOv8n-seg架构的预定义配置文件(`yolov8n-seg.yaml`)以及预训练权重(`yolov8n-seg.pt`)来创建一个模型对象[^1]。
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载模型
model = YOLO('yolov8n-seg.yaml').load('yolov8n-seg.pt')
```
#### 修改模型配置适应自定义数据集
当处理不同于原始COCO数据集的数据时,可能需要调整模型配置以匹配新的分类数量。这涉及到编辑位于`ultralytics-main\ultralytics\cfg\models\v8\yolov8-seg.yaml`路径下的配置文件,将默认的80个类别更改为适合当前项目的类别数目[^4]。
#### 准备数据集
对于实际应用而言,在执行任何训练之前准备适当标注过的图片集合至关重要。虽然具体的细节取决于所使用的工具链或框架版本,但通常涉及收集带标签的对象边界框和对应的语义掩码信息。这部分工作可以通过多种方式完成,比如手动标记或是借助第三方服务自动化这一过程[^3]。
#### 训练模型
一旦完成了上述准备工作,则可以调用`.train()`方法开始训练阶段。该函数接受多个参数控制训练行为,例如迭代次数、批次大小等超参设置;同时也支持传递额外选项来自定义日志记录位置或其他高级特性。
```python
results = model.train(data='path/to/dataset', epochs=100, batch=16)
```
#### 执行预测与评估性能
最后一步是在测试集上运行推断并对结果质量做出评价。通过简单的API调用来获取预测输出,并将其可视化以便直观理解模型表现。值得注意的是,针对ONNX格式导出后的模型,其推理逻辑已被简化优化过,因此最终得到的结果形式可能会有所差异[^2]。
```python
predictions = model.predict(source='image.jpg')
for pred in predictions:
boxes = pred.boxes.cpu().numpy()
masks = pred.masks.cpu().numpy()
# 可视化结果...
```
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