yolov8多任务分割检测

### YOLOv8多任务分割检测使用方法 #### 加载并验证预训练模型 加载并验证预训练的YOLOv8分割模型非常简单，可以按照如下方式操作： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # Load a pretrained model results = model.val() # Validate the model's performance on a dataset ``` 上述代码展示了如何通过`ultralytics`库加载预训练好的YOLOv8分割模型，并对其进行性能评估[^1]。 #### 实现多任务分割检测 为了实现多任务分割检测，即在同一框架下完成多个不同类别的对象检测与分割，可以通过自定义配置文件来指定所需的任务类型以及相应的类别标签。具体来说，在创建YOLOv8实例时传递特定于项目的yaml配置路径即可满足需求。 对于具体的项目应用，比如路面坑洞检测，除了基本的对象识别外还需要关注细节特征提取等问题。因此可能需要针对应用场景微调模型参数或增加额外的数据增强手段以提高准确性[^2]。 #### 融合其他算法提升效果 考虑到某些特殊场景下的挑战（如低光照环境），还可以考虑引入先进的图像处理技术辅助YOLOv8的工作流程。例如采用基于Retinex理论改进版的方法——Retinexformer，该方案能够在保持原有优势的同时显著改善弱光条件下的表现力[^3]。 #### 示例代码展示 以下是简化版本的Python脚本用于说明如何构建一个多任务分割检测程序： ```python import torch from PIL import Image from ultralytics import YOLO def load_model(model_path='yolov8n-seg.pt'): """Load pre-trained segmentation model.""" device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' return YOLO(model_path).to(device) def predict(image_file, model): """Perform prediction using loaded model.""" img = Image.open(image_file) results = model(img) predictions = [] for result in results.xyxy[0]: box = result[:4].tolist() conf = float(result[4]) cls = int(result[5]) mask_data = (result.masks.data > 0.5).cpu().numpy()[cls] masks = {'segmentation': mask_data} pred_info = { "bbox": box, "confidence": conf, "class_id": cls, "masks": masks } predictions.append(pred_info) return predictions if __name__ == "__main__": yolov8_seg = load_model() image_predictions = predict("path_to_image.jpg", yolov8_seg) print(f"Predictions: {image_predictions}") ``` 此段代码实现了从图片输入到最终预测结果输出的过程，其中包含了边界框坐标、置信度分数、分类ID及掩码信息等内容。