yolov8语义分割cityscapes

YOLOv8在Cityscapes数据集上的语义分割实现
为了使用YOLOv8实现在Cityscapes数据集上的语义分割，可以遵循一系列具体操作流程。首先，准备环境和必要的依赖库安装是必不可少的一步。确保Python版本兼容并安装PyTorch框架以及 Ultralytics 的YOLOv8库。
准备工作
下载Cityscapes数据集，并按照官方指南设置好文件夹结构以便于后续处理。对于Cityscapes而言，其拥有精细标注的数据适合做精确度高的语义分割任务[^1]。
安装依赖项
pip install ultralytics torch torchvision torchaudio --upgrade
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加载预训练模型与配置调整
加载由Ultralytics提供的YOLOv8预训练权重作为起点，这有助于加速收敛过程并提高泛化能力。根据实际需求修改yolov8.yaml配置文件中的参数设定，比如输入尺寸、批量大小等超参调节以适应Cityscapes特性[^2]。
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # Load a pretrained model (recommended for training)
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数据增强与预处理
考虑到Cityscapes图像具有较高的分辨率，在训练前适当降低图片尺度可减少计算量；同时应用随机裁剪、翻转等方式增加样本多样性，提升模型鲁棒性。此外，还需注意色彩空间转换及标准化等问题[^3]。
训练阶段
启动训练循环之前，请确认已正确指定了路径至本地存储的Cityscapes数据集位置。通过命令行工具或API接口均可发起训练指令：
yolo task=segment train data=path/to/cityscapes.yaml epochs=100 imgsz=640 batch=16
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上述命令中设置了最大迭代次数为100轮次，每批次处理16张影像资料，单幅图象边长设为640像素。
测试评估
完成一轮或多轮训练之后，应当对验证集合执行推断操作来检验当前模型表现状况。借助可视化手段对比预测结果同真实标签之间的差异之处，进而分析潜在问题所在并据此作出相应改进措施。
results = model.val() # Validate the model on the validation set
metrics = results.metrics # Get metrics dictionary from results object
print(metrics['mAP']) # Print mean average precision metric value
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