yolov8-seg推理过程

YOLOv8-seg是一种基于YOLOv4的语义分割模型。推理过程如下：

1. 输入图像被调整为模型指定的输入尺寸，并进行归一化预处理。
2. 图像通过模型的特征提取网络，通常采用Darknet53或CSPDarknet53作为主干网络。
3. 特征图通过一系列的卷积和上采样操作，逐渐提取图像的语义信息。
4. 在特征金字塔网络（FPN）中，不同层级的特征图被融合，以获得多尺度的语义信息。
5. 融合后的特征图通过卷积和上采样操作，得到预测的语义分割结果。
6. 预测结果通常是一个多通道的特征图，每个通道代表一个类别的分割结果。
7. 最后，通过阈值处理和后处理技术（如非极大值抑制）来获得最终的分割结果。

总体而言，YOLOv8-seg使用深度卷积神经网络来提取图像的语义信息，并通过多尺度特征融合和后处理技术来进行语义分割推理。