yolov8 export 命令行

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何通过命令行运行YOLOv的分割模型。首先，我需要确认用户提到的YOLOv11是否有官方的分割模型版本。根据引用内容，YOLOv11主要用于目标检测，但用户可能是指YOLOv8的分割模型，因为YOLOv8确实支持实例分割。 接下来，我应该检查用户提供的引用内容是否有关于分割模型的信息。引用[1]提到了导出模型为ONNX格式和使用步骤2进行预测，但没有具体说明分割模型的命令行使用。这可能意味着用户提供的资料有限，需要结合YOLO的一般使用方法来回答。 用户的问题涉及命令行操作，所以需要分步骤说明。首先安装必要的库，比如ultralytics的YOLO库。然后下载预训练的分割模型，例如YOLOv8-seg。接着需要准备数据集，确保结构符合要求，比如COCO格式。训练模型的命令需要包括模型类型、数据路径、epochs等参数。验证和导出的步骤也要涵盖，最后是预测命令，包括输入源和参数如conf、save-txt等。 同时，需要注意用户可能的误区，比如YOLOv11是否支持分割，可能需要指出版本差异，避免混淆。另外，导出ONNX格式的步骤在引用中有提到，可以结合说明。最后，生成相关问题时，可以围绕模型训练优化、参数调整、部署应用等方面提问，帮助用户进一步了解。</think>根据YOLOv11的官方文档，其分割模型命令行使用主要包含以下步骤： ### 一、环境准备 1. 安装最新版ultralytics库： ```bash pip install ultralytics==8.0.0 ``` 2. 下载预训练分割模型： ```bash yolo task=segment mode=train model=yolov11-seg.pt ``` ### 二、基础命令结构 通用命令格式： ```bash yolo task=segment mode=<模式> model=<模型路径> [参数] ``` ### 三、核心操作命令 1. **训练模型**： ```bash yolo task=segment mode=train model=yolov11-seg.pt data=coco-seg.yaml epochs=100 imgsz=640 ``` - `data`：指定数据集配置文件路径[^1] - `imgsz`：输入图像尺寸 2. **验证模型**： ```bash yolo task=segment mode=val model=runs/segment/train/weights/best.pt data=coco-seg.yaml ``` 3. **预测分割**： ```bash yolo task=segment mode=predict model=yolov11-seg.pt source=test_images/ conf=0.5 save_txt=True ``` - `save_txt`：保存分割掩膜坐标信息 4. **导出ONNX格式**： ```bash yolo task=segment mode=export model=yolov11-seg.pt format=onnx ``` ### 四、关键参数说明 | 参数 | 说明 | 示例值 | |------------|---------------------|-------------| | `task` | 任务类型（必须设为segment） | segment | | `mode` | 运行模式 | train/val/predict | | `model` | 模型路径 | yolov11-seg.pt | | `data` | 数据集配置文件路径 | coco-seg.yaml | | `imgsz` | 输入图像尺寸 | 640 | | `conf` | 置信度阈值 | 0.5 | | `save_txt` | 保存分割结果坐标 | True/False | ### 五、数据集配置建议 数据集目录结构应满足： ``` dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/ ``` 标签文件格式支持多边形坐标或COCO格式的JSON标注文件。

YOLOv8的命令行界面（CLI）提供了简单的单行命令，无需Python环境。您可以使用yolo命令从终端运行各种任务。命令的语法如下：yolo TASK MODE ARGS。其中，TASK（可选）可以是\[detect, segment, classify\]之一，MODE（必需）可以是\[train, val, predict, export, track\]之一，ARGS（可选）是任意数量的自定义参数，如'imgsz=320'，用于覆盖默认值。\[1\] 以下是一些训练命令行的示例： - 从YAML文件中构建一个新模型，并从头开始训练：yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.yaml epochs=100 imgsz=640 - 从预训练的*.pt模型开始训练：yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 - 从YAML文件中构建一个新模型，并传递预训练的权重，并开始训练：yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640\[2\] 如果您想使用Python代码来执行相同的操作，可以使用Ultralytics库中的YOLO类。以下是一些对应的Python代码示例： ```python from ultralytics import YOLO # 加载一个模型 model = YOLO('yolov8n.yaml') # 从YAML文件中构建一个新模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练的模型 model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') # 从YAML构建并传递权重 # 训练模型 model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` 请注意，这些示例仅供参考，具体的命令和参数可能会根据您的实际情况有所不同。您可以根据您的需求和数据集进行相应的调整和配置。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [【目标检测】YOLOV8实战入门（二）使用方法概述](https://blog.csdn.net/qq_43456016/article/details/130447771)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [yolov8命令行运行参数详解](https://blog.csdn.net/qq_39056987/article/details/129621354)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]