yolov8 split 操作

根据提供的引用内容，yolov8 split操作可能指的是实例分割（instance segmentation）的训练。实例分割是一种计算机视觉任务，旨在将图像中的每个像素分配给其所属的对象实例，并对每个对象实例进行分割。下面是一个使用yolov8进行实例分割训练的例子：

1. 安装Ultralytics库

conda create -n yolov8 python=3.8
activate ylolv8
pip install ultralytics

2. 编写训练脚本

在根目录下新建一个train.py的文件，内容如下：

''' 实例分割训练 '''
from ultralytics import YOLO

# train
model = YOLO('water-seg.yaml').load('yolov8s-seg.pt') # build from YAML and transfer weights
# Train the model
model.train(data='./ultralytics/datasets/coco128-seg.yaml', epochs=150, imgsz=640,batch=2, workers=0)

3. 参数说明

- `YOLO('water-seg.yaml')`：使用YAML文件配置模型。
- `load('yolov8s-seg.pt')`：加载预训练模型。
- `model.train()`：训练模型，其中`data`参数指定训练数据集的YAML文件路径，`epochs`参数指定训练轮数，`imgsz`参数指定输入图像的大小，`batch`参数指定批量大小，`workers`参数指定用于数据加载的进程数。