使用预训练的 Ultralytics YOLOv8 模型在 Python 中进行分割

让我们来看看使用 Ultralytics YOLOv8 模型进行对象分割的世界。在这篇博文中，我们将指导您轻松地在 Python 中设置和运行分割的来龙去脉。

为分割奠定基础

让我们从关注 YOLOv8 开始。 安装 这个强大的模型非常简单，您可以在短时间内准备就绪，并开始使用它的 分割 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，您就可以从命令行执行预测，亲身体验 YOLOv8 带来的创新和简洁。

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实时分割：让图像栩栩如生

但是，当我们可以体验实时分割时，为什么还要将自己局限于静态图像呢？我们的 Python 脚本是您进入动态实时分割世界的门户。 

通过利用 YOLO 类并将其与 OpenCV 集成，您可以为您的项目注入活力，在进行过程中发现隐藏的见解和模式。 

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，我们还为 COCO 分割预训练模型提供支持，这些模型是任何用例的绝佳起点。然后，您可以根据您的特定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

在接下来的视频中，我们将更深入地探索 YOLOv8 的领域，包括在您自己的数据集上进行自定义训练和推理。 

我们致力于简化人工智能和机器学习的复杂性，一次一个环节。我们的使命是帮助个人和组织充分利用 YOLOv8 等尖端技术的潜力。在我们的指导和您的好奇心下，我们无法预测会有哪些令人难以置信的突破在等待着我们。

加入我们，释放 Ultralytics YOLOv8 的全部潜力。观看完整视频，请点击此处！