yolov8语义分割

yolov8是一个目标检测算法框架，ultralytics公司于2023年1月开源的anchor-free的最新目标检测算法框架。它封装在ultralytics库中，支持图片分类、目标检测、实例分割、目标追踪和关键点检测等功能。

关于yolov8的语义分割功能，可以在ultralytics库中使用yolov8s-seg.pt模型来进行语义分割任务。你可以通过以下代码实现语义分割：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8s-seg.pt')
preds = model.predict(source='girl2.jpg', save_txt=True, save=True)

这段代码会使用'yolov8s-seg.pt'模型对'girl2.jpg'图片进行语义分割预测，并保存预测结果。你可以查看保存的预测结果来了解模型对图片的语义分割效果。

注意：这只是一个简单的示例，实际使用需要根据具体情况进行配置和调整。具体的代码实现和使用方法可以参考ultralytics库的文档或示例代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【CV】Yolov8：ultralytics目标检测、关键点检测、语义分割](https://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/130478075)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [YOLOv5+BiSeNet——同时进行目标检测和语义分割](https://blog.csdn.net/qq1198768105/article/details/126122364)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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