yolov8分割模型训练

### 如何训练YOLOv8分割模型 #### 加载模型为了开始训练YOLOv8分割模型，首先需要加载预定义的模型配置文件或已有的权重文件。这可以通过`ultralytics`库中的`YOLO`类来完成。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n-seg.yaml") # 使用YAML构建新模型 model = YOLO("yolov8n-seg.pt") # 加载预训练模型(推荐用于继续训练)[^2] ``` 如果希望基于现有的架构创建一个新的模型并初始化其权重，则可以采用如下方式： ```python model = YOLO("yolov8n-seg.yaml").load("yolov8n.pt") # 构建自定义模型并迁移学习已有权重 ``` #### 准备数据集在准备自己的数据集之前，建议先理解所使用的框架对于输入数据的要求。通常情况下，图像尺寸应当统一，并且标签应该按照特定格式保存以便于解析。针对实例分割任务而言，还需要额外提供像素级别的掩膜信息。对于具体的数据标注工作，可以选择合适的工具如Labelme来进行操作[^3]。确保最终得到的数据集满足YOLO系列算法的需求，即每张图片对应一个`.txt`文件记录边界框坐标以及类别编号；而对于分割任务来说，还需附加相应的二值化掩膜图像。 #### 训练过程设置一旦完成了上述准备工作之后就可以着手设定实际的训练流程了。这里涉及到几个重要的超参数调整选项，比如迭代次数(`epochs`)、批量大小(batch size)等。此外还有关于优化器的选择及其初始学习率等问题也值得考虑。下面给出了一段简单的代码片段用来启动一次完整的训练会话: ```python results = model.train( data="path/to/your/dataset.yaml", # 数据集路径 epochs=100, # 总共运行多少轮次 imgsz=640 # 输入图片分辨率 ) ``` 此命令将会依据指定条件自动执行整个训练周期直至结束，在这个过程中还会定期保存中间版本的最佳权重量以供后续评估测试之用。

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