YOLOv8seg 实例分割模型源码及数据集

2022-05-16

YOLOv8-seg 实例分割模型源码及数据集

简介

这份资源是一份针对深度学习计算机视觉领域的实例分割源码，使用 Ultralytics YOLOv8-seg 模型和 COCO128-seg 数据集进行目标检测和实例分割任务。提供了一个亲身测试且直接可运行的实例分割解决方案。数据集我已经准备好了，确保用户可以无需额外下载数据即可直接开始模型的训练和验证。这个资源旨在帮助用户轻松理解和应用 YOLOv8-seg 模型进行目标检测和实例分割。适合那些寻求快速部署和测试深度学习模型的开发者和研究人员，特别是在计算机视觉领域。

主要内容

  • YOLOv8-seg 模型源码：包含完整的 YOLOv8-seg 模型实现代码，可以直接用于目标检测和实例分割任务。
  • COCO128-seg 数据集：预先准备好的数据集，用户无需额外下载，可以直接用于模型的训练和验证。
  • 测试可执行 Demo：提供了一个可以直接运行的实例分割 Demo，用户可以快速体验模型的效果。

使用说明

  1. 环境配置：
    • 确保您的环境中已安装 Python 3.7 或更高版本。
    • 安装所需的依赖库，可以使用以下命令： 
      pip install -r requirements.txt
  2. 数据集准备：
    • 数据集已经包含在仓库中，用户无需额外下载。可以直接使用 data/coco128-seg 目录下的数据进行训练和验证。
  3. 模型训练：
    • 使用提供的训练脚本进行模型训练： 
      python train.py --data coco128-seg --cfg yolov8-seg.yaml --epochs 50 --batch-size 16
  4. 模型验证：
    • 训练完成后，可以使用验证脚本对模型进行验证： 
      python val.py --data coco128-seg --weights best.pt
  5. Demo 运行：
    • 运行提供的 Demo 脚本，体验实例分割效果： 
      python demo.py --weights best.pt --source path/to/your/image

贡献

欢迎大家提出问题和改进建议。如果您有任何问题或想要贡献代码，请提交 Issue 或 Pull Request。

许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

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下载链接

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