yolov8训练自己的数据集分割

### 使用YOLOv8进行自定义数据集的分割训练

#### 准备工作
为了成功使用YOLOv8进行图像分割，需准备并处理好所需的数据集。这包括但不限于收集、标注以及合理划分数据集为训练集和验证集等操作[^1]。

#### 加载模型
通过`ultralytics`库加载YOLOv8模型用于分割任务。可以基于预设配置文件构建新模型或加载已有的预训练权重以加速收敛过程：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n-seg.yaml")  # 构建新的分割模型
# 或者加载带有预训练参数的模型
model = YOLO("yolov8n-seg.pt")
# 又或是先依据配置创建再迁移学习其他模型的权值
model = YOLO("yolov8n-seg.yaml").load("yolov8n.pt")

#### 配置与启动训练
指定要使用的数据集路径及其他必要的超参数设置，比如迭代次数(`epochs`)和输入图片尺寸(`imgsz`)，之后即可调用`.train()`方法开始训练进程:

results = model.train(
    data="path_to_your_custom_dataset.yaml",  # 自定义数据集描述文件的位置
    epochs=100,
    imgsz=640
)

这里需要注意的是，对于特定应用领域内的对象识别来说，调整这些超参数可能有助于获得更佳的效果；而具体到每个项目的最佳实践，则往往依赖于实验性的探索[^3]。