yolov8的实例分割

### 使用YOLOv8进行实例分割

为了使用YOLOv8执行实例分割任务，可以按照以下方法操作。这包括加载预训练模型、准备数据集以及启动训练过程。

#### 加载预训练模型
通过`ultralytics`库可以直接加载预先训练好的YOLOv8模型用于实例分割：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n-seg.pt")  # 载入预训练的YOLOv8模型[^3]

此命令会下载并初始化一个轻量级版本(`yolov8n`)的YOLOv8模型，该模型已经过优化以便于快速部署和测试。

#### 准备数据集
创建适合YOLOv8使用的图像数据集对于成功的实例分割至关重要。通常情况下，需要将标注的数据转换成特定格式，比如COCO风格的JSON文件，并确保图片路径正确无误[^2]。

#### 训练模型
一旦准备好数据集之后就可以开始训练自己的模型了。这里提供了一个简单的例子来展示如何设置训练参数并调用`.train()`函数来进行实际训练:

results = model.train(
    data="path/to/your/dataset.yaml",  # 数据集配置文件的位置
    epochs=100,                        # 总共迭代次数
    imgsz=640                          # 输入图片尺寸大小
)

上述代码片段中的`data`参数应该指向包含有关训练集信息（类别名称、图片位置等）的YAML文件。同时还可以调整其他超参数如批次大小(batch size)，学习率(learning rate)等等以获得更好的性能表现。