ubuntu 18 yolov7实例分割

鉴于您提供的引用内容，我可以回答您的问题。在Ubuntu 18上，您可以使用YOLOv7进行实例分割。YOLOv7是YOLOv5的一个变体，它在目标检测的基础上还添加了实例分割的功能。YOLOv7的作者最近发布了实例分割的模型，可以在实践中使用。\[3\]要在Ubuntu 18上使用YOLOv7进行实例分割，您需要进行环境配置。根据您提供的信息，您需要安装CUDA 11.7、PyTorch 1.11.0和Torchvision 0.12.0。您可以参考官方信息中的requirements.txt文件来获取更详细的配置信息。\[1\]此外，您还可以参考YOLOv5-seg的官方地址来获取更多关于使用YOLOv7进行实例分割的信息。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov8实例分割训练自己的数据集并加载预训练模型](https://blog.csdn.net/qq_43318374/article/details/129740808)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【深度学习】YOLOv5实例分割 数据集制作、模型训练以及TensorRT部署](https://blog.csdn.net/qq_40198848/article/details/127937648)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOv7实例分割](https://blog.csdn.net/djstavaV/article/details/126357677)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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