【亲测免费】 Yolov8-Seg分割预训练模型

简介

本仓库提供了一个Yolov8-Seg分割模型的官方预训练权重文件。Yolov8-Seg是基于Yolov8架构的分割模型，适用于各种图像分割任务。预训练权重可以帮助用户快速启动项目，减少训练时间，并提高模型的性能。

资源文件

• 文件名: yolov8-seg-pretrained.pt
• 描述: Yolov8-Seg分割模型的官方预训练权重。

使用方法

1. 下载模型: 点击仓库中的yolov8-seg-pretrained.pt文件进行下载。
2. 加载模型: 在您的项目中加载该预训练权重文件，以便进行推理或进一步的微调。

from ultralytics import YOLO

# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8-seg-pretrained.pt')

# 进行推理
results = model('path/to/image.jpg')

3. 微调模型: 如果您需要对模型进行微调，可以使用该预训练权重作为初始权重，然后在您的数据集上进行训练。

# 加载预训练模型并进行微调
model = YOLO('yolov8-seg-pretrained.pt')
model.train(data='path/to/your/dataset', epochs=100)

依赖项

• Python 3.x
• PyTorch
• Ultralytics YOLOv8库

贡献

欢迎提交问题和PR，帮助改进本仓库。

许可证

本项目采用MIT许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。

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希望这个README文件能帮助您快速上手使用Yolov8-Seg分割预训练模型！