如何在自定义数据集上训练 YOLOv8 实例分割模型

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在本文中，我们将介绍微调 YOLOv8-seg 预训练模型的过程，以提高其在特定目标类别上的准确性。 Ikomia API简化了计算机视觉工作流的开发过程，允许轻松尝试不同的参数以达到最佳结果。 使用 Ikomia API 入门 通过 Ikomia API，我们只需几行代码就可以训练自定义的 YOLOv8 实例分割模型。要开始，请在虚拟环境中安装 API。 pip install ikomia 在本教程中，我们将使用 Roboflow 的珊瑚数据集。您可以通过以下链接下载此数据集： https://universe.roboflow.com/ds/Ap7v6sRXMc?key=ecveMLIdNa 使用几行代码运行训练 YOLOv8 实例分割算法 您还可以直接加载我们准备好的开源笔记本。 from ikomia.dataprocess.workflow import Workflow # Initialize the workflow wf = Workflow() # Add the dataset loader to load your custom data and annotations dataset = wf.add_task(name= 'dataset_coco' ) # Set the parameters of the dataset loader dataset.set_parameters({ ………………………………