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
