yolov8-seg相对于yolov8主要改动了什么

YOLOv8-seg是YOLOv8的一个变种，主要用于图像语义分割任务。相对于YOLOv8，YOLOv8-seg进行了以下主要改动：

1. 网络结构：YOLOv8-seg在YOLOv8的基础上引入了语义分割的特征提取模块。该模块通常是一个编码器-解码器结构，用于提取图像的语义信息并生成密集的像素级预测。

2. 损失函数：为了适应语义分割任务，YOLOv8-seg使用了适合分割任务的损失函数。常见的损失函数包括交叉熵损失、Dice损失等，用于度量预测结果与真实标签之间的差异。

3. 数据集和标签：相对于YOLOv8，YOLOv8-seg需要使用带有像素级标注的语义分割数据集进行训练。这些数据集通常包含每个像素的类别标签，用于训练网络进行像素级别的预测。

4. 输出结果：相对于YOLOv8输出的边界框和类别信息，YOLOv8-seg输出的是每个像素的类别预测结果。这样可以实现对图像中每个像素进行语义分割，得到更精细的分割结果。