YOLOv8 训练自己的分割数据集：详细指南

引言

YOLOv8作为目标检测领域的佼佼者，其在实例分割任务上也表现出色。本文将详细介绍如何使用YOLOv8训练自己的分割数据集，从数据集准备、模型训练、评估到部署，全方位地进行阐述。

一、数据集准备

• 数据收集:
  • 图像/视频来源: 与目标检测类似，可从网络、自行拍摄等渠道获取。
  • 数据质量: 图像清晰，目标物体完整，且具有多样性。
• 数据标注:
  • 标注工具: Labelme、VGG Image Annotator等。
  • 标注格式: COCO格式，标注不仅包含目标的边界框，还包括实例分割的掩码。
• 数据划分:
  • 训练集、验证集、测试集: 通常按照8:1:1的比例划分。

二、YOLOv8-seg配置

• 配置文件修改: 修改data/custom_seg.yaml文件，配置数据集路径、类别数、图像尺寸等。
• 模型选择: YO