YOLOv8图像分割：使用ONNX模型进行推理指南
欢迎来到YOLOv8图像分割教程！本资源提供了详细的指南，帮助你使用ONNX模型执行YOLOv8在图像上的目标分割任务。此教程适合希望在自己的项目中集成高效且强大的对象分割能力的开发者。通过本教程，你将学习如何配置环境、加载ONNX模型、处理图像，并获得分割结果。
内容概览
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环境配置：详细介绍如何设置Python环境，包括必要的库安装如
onnxruntime-gpu（如果有GPU）或onnxruntime，确保你的系统支持ONNX模型推理，同时附有CUDA和cuDNN的安装提示。 -
权重下载：提供YOLOv8分割模型的百度网盘下载链接及提取码，涵盖不同规模的模型，以适应不同的性能需求。
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代码实现：
- 模型加载：指导如何使用ONNX Runtime加载模型。
- 图像预处理：讲解如何准备输入图像，确保其符合YOLOv8模型的输入规格。
- 推理执行：展示调用模型进行预测的关键代码段。
- 后处理：解释如何解析模型输出，获取边界框和分割掩模。
- 结果显示：介绍如何将分割结果可视化，包括颜色编码的掩模和边界框。
快速入门
步骤1：环境配置
确保你的工作环境中已安装Python、pip，然后根据GPU的可用性，使用相应命令安装onnxruntime-gpu或onnxruntime及其依赖库。
# 对于GPU环境
pip install onnxruntime-gpu==1.13.1 opencv-python==4.7.0.68 numpy==1.24.1
# 若无GPU，使用
pip install onnxruntime==1.13.1 opencv-python==4.7.0.68 numpy==1.24.1
步骤2：模型与应用
- 下载YOLOv8的ONNX格式模型权重。
- 使用提供的类
YOLOv8Seg，传入模型路径，即可初始化模型实例。
from yolov8_seg import YOLOv8Seg
model_path = 'path_to_downloaded.onnx'
yolo = YOLOv8Seg(model_path)
推理示例
一旦环境配置完成，你可以按照以下方式对图像进行推理：
import cv2
image_path = 'your_image.jpg'
img = cv2.imread(image_path)
boxes, segments, masks = yolo(img, conf_threshold=0.4, iou_threshold=0.45)
# 可视化结果...
注意事项
- 请确保下载正确的模型版本，以便与你的应用场景匹配。
- 实际应用中，调整阈值(
conf_threshold,iou_threshold)可优化检测精度与召回率。
本教程通过实战引导，旨在让开发者快速掌握YOLOv8与ONNX结合的图像分割技术，助你在计算机视觉领域取得更进一步的研究与应用。祝学习顺利！
以上内容构成了一个简要而全面的README.md框架，帮助用户理解如何使用该资源进行YOLOv8图像分割。