yolov8目标检测与实例分割
时间: 2025-04-22 07:45:20 浏览: 23
### YOLOv8 目标检测与实例分割的应用
YOLOv8 是一种先进的实时对象检测框架,在目标检测和实例分割方面表现卓越[^1]。该模型不仅继承了先前版本的优点,还在多个维度上实现了显著优化。
#### 安装 Ultralytics 库
为了使用 YOLOv8 的功能,首先需要安装 `ultralytics` Python 包:
```bash
pip install ultralytics
```
#### 加载预训练模型
加载官方提供的预训练权重来进行目标检测或实例分割非常简单。对于目标检测任务,默认情况下会下载 COCO 数据集上的预训练模型;而对于实例分割,则需指定相应的配置文件路径。
```python
from ultralytics import YOLO
# 对于目标检测
model_detection = YOLO('yolov8n.pt')
# 对于实例分割
model_segmentation = YOLO('yolov8n-seg.pt')
```
#### 执行预测
完成上述设置之后,就可以利用已加载好的模型来执行图片或者视频流的预测工作了。这里展示如何处理静态图像输入的情况。
```python
import cv2
def predict_image(image_path, model):
results = model.predict(source=image_path)
# 显示结果图
im_array = results.plot()
img_rgb = cv2.cvtColor(im_array, cv2.COLOR_BGR2RGB)
return img_rgb
if __name__ == "__main__":
image_path = "path/to/your/image.jpg"
result_img = predict_image(image_path, model=model_detection or model_segmentation)
cv2.imshow("Prediction Result", result_img)
cv2.waitKey(0)
```
此代码片段展示了如何通过给定的图像路径调用 `predict()` 方法获得预测结果,并将其可视化显示出来。注意当切换到实例分割模式时应传入对应的 `model_segmentation` 参数。
#### Gradio Web 接口集成
为了让非技术人员也能轻松体验 YOLOv8 功能,还可以借助 Gradio 创建简单的 web GUI 来上传并测试自己的数据样本。
```python
import gradio as gr
input_interface = gr.Image(type="filepath")
output_interface = gr.Image()
demo_app = gr.Interface(
fn=predict_image,
inputs=[input_interface],
outputs=[output_interface]
).launch(inbrowser=True)
```
以上就是关于 YOLOv8 在目标检测及其实例分割应用场景下的基本介绍及其具体实现方式[^2]。
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