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YOLOv8n实例分割

时间: 2025-02-13 18:22:04 浏览: 32

### 使用YOLOv8n实现图像实例分割为了使用YOLOv8n进行图像实例分割，可以遵循以下方法：加载模型可以通过不同的方式完成。一种是从YAML文件构建一个新的模型；另一种则是加载预训练的模型，这通常推荐用于进一步训练。还可以通过从YAML定义结构并加载现有权重来初始化模型。 ```python from ultralytics import YOLO # 构建新的模型 model = YOLO("yolov8n-seg.yaml") # 加载预训练模型 model = YOLO("yolov8n-seg.pt") # 从YAML构建模型并迁移权重 model = YOLO("yolov8n-seg.yaml").load("yolov8n.pt") ``` 训练阶段涉及指定数据集配置文件路径、设定轮次数量以及输入图片尺寸等参数[^1]。 ```python results = model.train( data="coco8-seg.yaml", epochs=100, imgsz=640 ) ``` 对于自定义的数据集准备而言，确保其格式符合框架的要求至关重要。一般情况下，这意味着提供标注好的图像集合及其对应的标签文件，这些信息会被整理到特定的配置文件中以便于读取和解析[^2]。当完成了训练过程之后，会获得最佳性能版本的最佳权重量化保存为`.pt`文件形式。此文件可以直接应用于推理任务或是导出成其他格式比如ONNX以供部署用途[^3]。 ```python import sys from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO('你的具体地址/best.pt') success = model.export(format='onnx') ```

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