使用Python中预先训练好的Ultralytics YOLOv8 模型进行分割

让我们通过 Ultralytics YOLOv8模型的对象细分世界。在这篇博文中，我们将指导你用 Python.

为分割奠定基础

让我们首先关注YOLOv8。安装这个强大的模型易如反掌，只需片刻，您就可以利用其细分功能。 

实例分割在目标检测的基础上更进一步，它能够精确定位图像中的各个独立对象，并将它们与背景分离。 

它的输出包括概述每个对象的掩码或轮廓，以及类别标签和置信度分数。当精确的对象形状至关重要时，这种技术被证明是非常宝贵的，它不仅提供对象位置，还提供关于其形式的详细信息。

只需几个简单的命令，您就能从命令行执行预测，亲身体验YOLOv8 带来的创新和简便。

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实时分割：让图像栩栩如生

但是，既然我们可以实时体验分割，为什么还要局限于静态图像呢？我们的Python 脚本就是您通往动态实时分割世界的大门。 

通过利用YOLO 类并将其与OpenCV 无缝集成，您可以为您的项目注入活力，并在过程中发现隐藏的洞察力和模式。 

从识别椅子到描绘植物，可能性就像您的想象力一样无穷无尽。

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在Ultralytics，我们还支持 COCO分割预训练模型的支持，这些模型是任何使用案例的绝佳起点。然后，您可以根据具体需求对这些模型进行微调。

总的来说，我们为各种数据集提供支持，例如carparts 实例分割实例分割、裂缝分割和工业包装分割。使用我们的文档中提供的单个命令，可以轻松地在这些数据集上训练分割模型：

敬请关注

请在接下来的视频中与我们一起深入了解YOLOv8，探索在您自己的数据集上进行自定义训练和推理的方法。 

我们致力于逐一简化人工智能和机器学习的复杂性。我们的使命是帮助个人和组织充分发挥YOLOv8 等尖端技术的潜力。有了我们的指导和您的好奇心，不知道会有什么不可思议的突破等着我们。

与我们一起释放Ultralytics YOLOv8 的全部潜能。点击此处观看完整视频！