model.train(data="coco128-seg.yaml", epochs=3) # train the model metrics = model.val() # evaluate model performance on the validation set results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # predict on an image path = model.export(format="onnx") # export the model to ONNX format

对于您的第一个问题，这是一个使用CSDN开发的模型训练和评估的示例代码。在这个例子中，我们使用了一个名为"coco128-seg.yaml"的数据集进行训练，并进行了3个epochs的训练。然后，我们评估了模型在验证集上的性能，并将结果存储在metrics变量中。接下来，我们使用模型对一张名为"bus.jpg"的图片进行预测，并将结果存储在results变量中。最后，我们将模型导出为ONNX格式，并将导出文件的路径存储在path变量中。