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comments: true
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description: Apprenez à utiliser les modèles de segmentation d'instance avec Ultralytics YOLO. Instructions pour la formation, la validation, la prédiction d'image et l'exportation de modèle.
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keywords: yolov8, segmentation d'instance, Ultralytics, jeu de données COCO, segmentation d'image, détection d'objet, formation de modèle, validation de modèle, prédiction d'image, exportation de modèle
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# Segmentation d'Instance
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<img width="1024" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/243418644-7df320b8-098d-47f1-85c5-26604d761286.png" alt="Exemples de segmentation d'instance">
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La segmentation d'instance va plus loin que la détection d'objet et implique d'identifier des objets individuels dans une image et de les segmenter du reste de l'image.
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Le résultat d'un modèle de segmentation d'instance est un ensemble de masques ou de contours qui délimitent chaque objet dans l'image, accompagnés d'étiquettes de classe et de scores de confiance pour chaque objet. La segmentation d'instance est utile lorsque vous avez besoin de savoir non seulement où se trouvent les objets dans une image, mais aussi quelle est leur forme exacte.
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<p align="center">
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<iframe width="720" height="405" src="https://www.youtube.com/embed/o4Zd-IeMlSY?si=37nusCzDTd74Obsp"
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title="Lecteur vidéo YouTube" frameborder="0"
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allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share"
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allowfullscreen>
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</iframe>
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<strong>Regarder :</strong> Exécutez la Segmentation avec le Modèle Ultralytics YOLOv8 Pré-Entraîné en Python.
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</p>
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!!! astuce "Astuce"
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Les modèles YOLOv8 Segment utilisent le suffixe `-seg`, par exemple `yolov8n-seg.pt` et sont pré-entraînés sur [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml).
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## [Modèles](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models/v8)
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Les modèles Segment pré-entraînés YOLOv8 sont indiqués ici. Les modèles Detect, Segment et Pose sont pré-entraînés sur le jeu de données [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml), tandis que les modèles Classify sont pré-entraînés sur le jeu de données [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml).
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Les [modèles](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models) se téléchargent automatiquement depuis la dernière [version](https://github.com/ultralytics/assets/releases) Ultralytics lors de la première utilisation.
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| Modèle | Taille<br><sup>(pixels) | mAP<sup>boîte<br>50-95 | mAP<sup>masque<br>50-95 | Vitesse<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Vitesse<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | Paramètres<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) |
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|----------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------|------------------------|-------------------------|----------------------------------|---------------------------------------|------------------------|-------------------|
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| [YOLOv8n-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-seg.pt) | 640 | 36.7 | 30.5 | 96.1 | 1.21 | 3.4 | 12.6 |
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| [YOLOv8s-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8s-seg.pt) | 640 | 44.6 | 36.8 | 155.7 | 1.47 | 11.8 | 42.6 |
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| [YOLOv8m-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8m-seg.pt) | 640 | 49.9 | 40.8 | 317.0 | 2.18 | 27.3 | 110.2 |
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| [YOLOv8l-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8l-seg.pt) | 640 | 52.3 | 42.6 | 572.4 | 2.79 | 46.0 | 220.5 |
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| [YOLOv8x-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8x-seg.pt) | 640 | 53.4 | 43.4 | 712.1 | 4.02 | 71.8 | 344.1 |
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- Les valeurs **mAP<sup>val</sup>** sont pour un seul modèle à une seule échelle sur le jeu de données [COCO val2017](http://cocodataset.org).
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<br>Pour reproduire, utilisez `yolo val segment data=coco.yaml device=0`
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- **Vitesse** moyennée sur les images COCO val en utilisant une instance [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/).
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<br>Pour reproduire, utilisez `yolo val segment data=coco128-seg.yaml batch=1 device=0|cpu`
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## Formation
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Entraînez YOLOv8n-seg sur le jeu de données COCO128-seg pendant 100 époques à la taille d'image 640. Pour une liste complète des arguments disponibles, consultez la page [Configuration](../../usage/cfg.md).
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!!! exemple ""
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=== "Python"
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```python
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from ultralytics import YOLO
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# Charger un modèle
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model = YOLO('yolov8n-seg.yaml') # construire un nouveau modèle à partir du YAML
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # charger un modèle pré-entraîné (recommandé pour la formation)
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model = YOLO('yolov8n-seg.yaml').load('yolov8n.pt') # construire à partir du YAML et transférer les poids
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# Entraîner le modèle
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résultats = model.train(data='coco128-seg.yaml', epochs=100, imgsz=640)
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```
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=== "CLI"
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```bash
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# Construire un nouveau modèle à partir du YAML et commencer la formation à partir de zéro
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yolo segment train data=coco128-seg.yaml model=yolov8n-seg.yaml epochs=100 imgsz=640
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# Commencer la formation à partir d'un modèle *.pt pré-entraîné
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yolo segment train data=coco128-seg.yaml model=yolov8n-seg.pt epochs=100 imgsz=640
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# Construire un nouveau modèle à partir du YAML, transférer les poids pré-entraînés et commencer la formation
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yolo segment train data=coco128-seg.yaml model=yolov8n-seg.yaml pretrained=yolov8n-seg.pt epochs=100 imgsz=640
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```
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### Format des données
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Le format des données de segmentation YOLO peut être trouvé en détail dans le [Guide du Jeu de Données](../../datasets/segment/index.md). Pour convertir votre jeu de données existant à partir d'autres formats (comme COCO, etc.) au format YOLO, veuillez utiliser l'outil [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) par Ultralytics.
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## Validation
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Validez la précision du modèle YOLOv8n-seg entraîné sur le jeu de données COCO128-seg. Aucun argument n'est nécessaire car le `modèle`
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conserve ses données de formation et ses arguments comme attributs du modèle.
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!!! exemple ""
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=== "Python"
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```python
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from ultralytics import YOLO
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# Charger un modèle
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # charger un modèle officiel
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model = YOLO('chemin/vers/le/meilleur.pt') # charger un modèle personnalisé
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# Valider le modèle
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métriques = model.val() # aucun argument nécessaire, jeu de données et paramètres mémorisés
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métriques.box.map # map50-95(B)
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métriques.box.map50 # map50(B)
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métriques.box.map75 # map75(B)
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métriques.box.maps # une liste contient map50-95(B) de chaque catégorie
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métriques.seg.map # map50-95(M)
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métriques.seg.map50 # map50(M)
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métriques.seg.map75 # map75(M)
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métriques.seg.maps # une liste contient map50-95(M) de chaque catégorie
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```
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=== "CLI"
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```bash
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yolo segment val model=yolov8n-seg.pt # valider le modèle officiel
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yolo segment val model=chemin/vers/le/meilleur.pt # valider le modèle personnalisé
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```
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## Prédiction
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Utilisez un modèle YOLOv8n-seg entraîné pour effectuer des prédictions sur des images.
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!!! exemple ""
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=== "Python"
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```python
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from ultralytics import YOLO
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# Charger un modèle
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # charger un modèle officiel
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model = YOLO('chemin/vers/le/meilleur.pt') # charger un modèle personnalisé
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# Prédire avec le modèle
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résultats = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # prédire sur une image
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```
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=== "CLI"
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```bash
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yolo segment predict model=yolov8n-seg.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # prédire avec le modèle officiel
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yolo segment predict model=chemin/vers/le/meilleur.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # prédire avec le modèle personnalisé
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```
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Voir les détails complets du mode `predict` sur la page [Predict](https://docs.ultralytics.com/modes/predict/).
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## Exportation
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Exportez un modèle YOLOv8n-seg vers un format différent comme ONNX, CoreML, etc.
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!!! exemple ""
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=== "Python"
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```python
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from ultralytics import YOLO
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# Charger un modèle
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # charger un modèle officiel
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model = YOLO('chemin/vers/le/meilleur.pt') # charger un modèle entraîné personnalisé
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# Exporter le modèle
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model.export(format='onnx')
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```
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=== "CLI"
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```bash
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yolo export model=yolov8n-seg.pt format=onnx # exporter le modèle officiel
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yolo export model=chemin/vers/le/meilleur.pt format=onnx # exporter le modèle entraîné personnalisé
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```
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Les formats d'exportation YOLOv8-seg disponibles sont dans le tableau ci-dessous. Vous pouvez prédire ou valider directement sur les modèles exportés, par exemple `yolo predict model=yolov8n-seg.onnx`. Des exemples d'utilisation sont présentés pour votre modèle après l'exportation.
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| Format | Argument `format` | Modèle | Métadonnées | Arguments |
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| [PyTorch](https://pytorch.org/) | - | `yolov8n-seg.pt` | ✅ | - |
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| [TorchScript](https://pytorch.org/docs/stable/jit.html) | `torchscript` | `yolov8n-seg.torchscript` | ✅ | `imgsz`, `optimize` |
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| [ONNX](https://onnx.ai/) | `onnx` | `yolov8n-seg.onnx` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `opset` |
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| [OpenVINO](https://docs.openvino.ai/latest/index.html) | `openvino` | `yolov8n-seg_openvino_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` |
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| [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) | `engine` | `yolov8n-seg.engine` | ✅ | `imgsz`, `half`, `dynamic`, `simplify`, `workspace` |
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| [CoreML](https://github.com/apple/coremltools) | `coreml` | `yolov8n-seg.mlpackage` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8`, `nms` |
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| [TF SavedModel](https://www.tensorflow.org/guide/saved_model) | `saved_model` | `yolov8n-seg_saved_model/` | ✅ | `imgsz`, `keras` |
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| [TF GraphDef](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Graph) | `pb` | `yolov8n-seg.pb` | ❌ | `imgsz` |
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| [TF Lite](https://www.tensorflow.org/lite) | `tflite` | `yolov8n-seg.tflite` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8` |
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| [TF Edge TPU](https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/) | `edgetpu` | `yolov8n-seg_edgetpu.tflite` | ✅ | `imgsz` |
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| [TF.js](https://www.tensorflow.org/js) | `tfjs` | `yolov8n-seg_web_model/` | ✅ | `imgsz` |
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| [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle) | `paddle` | `yolov8n-seg_paddle_model/` | ✅ | `imgsz` |
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| [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn) | `ncnn` | `yolov8n-seg_ncnn_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` |
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Voir les détails complets d'`export` sur la page [Export](https://docs.ultralytics.com/modes/export/).
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