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comments: true |
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description: Erfahren Sie, wie Sie Instanzsegmentierungsmodelle mit Ultralytics YOLO verwenden. Anleitungen zum Training, zur Validierung, zur Bildvorhersage und zum Export von Modellen. |
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Schlagworte: yolov8, Instanzsegmentierung, Ultralytics, COCO-Datensatz, Bildsegmentierung, Objekterkennung, Modelltraining, Modellvalidierung, Bildvorhersage, Modellexport |
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# Instanzsegmentierung |
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Instanzsegmentierung geht einen Schritt weiter als die Objekterkennung und beinhaltet die Identifizierung einzelner Objekte in einem Bild und deren Abtrennung vom Rest des Bildes. |
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Das Ergebnis eines Instanzsegmentierungsmodells ist eine Reihe von Masken oder Konturen, die jedes Objekt im Bild umreißen, zusammen mit Klassenbezeichnungen und Vertrauensscores für jedes Objekt. Instanzsegmentierung ist nützlich, wenn man nicht nur wissen muss, wo sich Objekte in einem Bild befinden, sondern auch, welche genaue Form sie haben. |
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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="YouTube-Video-Player" 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>Schauen Sie:</strong> Führen Sie Segmentierung mit dem vortrainierten Ultralytics YOLOv8 Modell in Python aus. |
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</p> |
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!!! Tip "Tipp" |
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YOLOv8 Segment-Modelle verwenden das Suffix `-seg`, d.h. `yolov8n-seg.pt` und sind auf dem [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml)-Datensatz vortrainiert. |
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## [Modelle](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models/v8) |
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Hier werden vortrainierte YOLOv8 Segment-Modelle gezeigt. Detect-, Segment- und Pose-Modelle sind auf dem [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml)-Datensatz vortrainiert, während Classify-Modelle auf dem [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml)-Datensatz vortrainiert sind. |
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[Modelle](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models) laden sich automatisch von der neuesten Ultralytics [Veröffentlichung](https://github.com/ultralytics/assets/releases) beim ersten Gebrauch herunter. |
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| Modell | Größe<br><sup>(Pixel) | mAP<sup>Kasten<br>50-95 | mAP<sup>Masken<br>50-95 | Geschwindigkeit<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Geschwindigkeit<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | Parameter<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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- Die **mAP<sup>val</sup>**-Werte sind für ein einzelnes Modell, einzelne Skala auf dem [COCO val2017](http://cocodataset.org)-Datensatz. |
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<br>Zum Reproduzieren nutzen Sie `yolo val segment data=coco.yaml device=0` |
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- Die **Geschwindigkeit** ist über die COCO-Validierungsbilder gemittelt und verwendet eine [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/)-Instanz. |
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<br>Zum Reproduzieren `yolo val segment data=coco128-seg.yaml batch=1 device=0|cpu` |
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## Training |
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Trainieren Sie YOLOv8n-seg auf dem COCO128-seg-Datensatz für 100 Epochen mit einer Bildgröße von 640. Eine vollständige Liste der verfügbaren Argumente finden Sie auf der Seite [Konfiguration](/../usage/cfg.md). |
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!!! Example "Beispiel" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Modell laden |
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model = YOLO('yolov8n-seg.yaml') # ein neues Modell aus YAML erstellen |
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # ein vortrainiertes Modell laden (empfohlen für das Training) |
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model = YOLO('yolov8n-seg.yaml').load('yolov8n.pt') # aus YAML erstellen und Gewichte übertragen |
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# Das Modell trainieren |
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results = 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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# Ein neues Modell aus YAML erstellen und das Training von vorne beginnen |
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yolo segment train data=coco128-seg.yaml model=yolov8n-seg.yaml epochs=100 imgsz=640 |
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# Das Training von einem vortrainierten *.pt Modell aus starten |
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yolo segment train data=coco128-seg.yaml model=yolov8n-seg.pt epochs=100 imgsz=640 |
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# Ein neues Modell aus YAML erstellen, vortrainierte Gewichte darauf übertragen und das Training beginnen |
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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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### Datenformat |
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Das YOLO Segmentierungsdatenformat finden Sie detailliert im [Dataset Guide](../../../datasets/segment/index.md). Um Ihre vorhandenen Daten aus anderen Formaten (wie COCO usw.) in das YOLO-Format umzuwandeln, verwenden Sie bitte das [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO)-Tool von Ultralytics. |
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## Val |
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Validieren Sie die Genauigkeit des trainierten YOLOv8n-seg-Modells auf dem COCO128-seg-Datensatz. Es müssen keine Argumente übergeben werden, da das `Modell` seine Trainingsdaten und -argumente als Modellattribute behält. |
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!!! Example "Beispiel" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Modell laden |
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # offizielles Modell laden |
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model = YOLO('pfad/zu/best.pt') # benutzerdefiniertes Modell laden |
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# Das Modell validieren |
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metrics = model.val() # Keine Argumente erforderlich, Datensatz und Einstellungen werden behalten |
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metrics.box.map # mAP50-95(B) |
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metrics.box.map50 # mAP50(B) |
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metrics.box.map75 # mAP75(B) |
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metrics.box.maps # eine Liste enthält mAP50-95(B) für jede Kategorie |
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metrics.seg.map # mAP50-95(M) |
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metrics.seg.map50 # mAP50(M) |
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metrics.seg.map75 # mAP75(M) |
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metrics.seg.maps # eine Liste enthält mAP50-95(M) für jede Kategorie |
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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 # offizielles Modell validieren |
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yolo segment val model=pfad/zu/best.pt # benutzerdefiniertes Modell validieren |
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``` |
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## Predict |
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Verwenden Sie ein trainiertes YOLOv8n-seg-Modell für Vorhersagen auf Bildern. |
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!!! Example "Beispiel" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Modell laden |
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # offizielles Modell laden |
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model = YOLO('pfad/zu/best.pt') # benutzerdefiniertes Modell laden |
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# Mit dem Modell Vorhersagen treffen |
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results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # Vorhersage auf einem Bild |
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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' # Vorhersage mit offiziellem Modell treffen |
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yolo segment predict model=pfad/zu/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # Vorhersage mit benutzerdefiniertem Modell treffen |
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``` |
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Die vollständigen Details zum `predict`-Modus finden Sie auf der Seite [Predict](https://docs.ultralytics.com/modes/predict/). |
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## Export |
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Exportieren Sie ein YOLOv8n-seg-Modell in ein anderes Format wie ONNX, CoreML usw. |
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!!! Example "Beispiel" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Modell laden |
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # offizielles Modell laden |
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model = YOLO('pfad/zu/best.pt') # benutzerdefiniertes trainiertes Modell laden |
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# Das Modell exportieren |
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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 # offizielles Modell exportieren |
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yolo export model=pfad/zu/best.pt format=onnx # benutzerdefiniertes trainiertes Modell exportieren |
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``` |
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Die verfügbaren YOLOv8-seg-Exportformate sind in der folgenden Tabelle aufgeführt. Sie können direkt auf exportierten Modellen Vorhersagen treffen oder sie validieren, z.B. `yolo predict model=yolov8n-seg.onnx`. Verwendungsbeispiele werden für Ihr Modell nach dem Export angezeigt. |
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| Format | `format`-Argument | Modell | Metadaten | Argumente | |
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|--------------------------------------------------------------------|-------------------|-------------------------------|-----------|-----------------------------------------------------------------| |
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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`, `optimieren` | |
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| [ONNX](https://onnx.ai/) | `onnx` | `yolov8n-seg.onnx` | ✅ | `imgsz`, `halb`, `dynamisch`, `vereinfachen`, `opset` | |
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| [OpenVINO](https://docs.openvino.ai/latest/index.html) | `openvino` | `yolov8n-seg_openvino_model/` | ✅ | `imgsz`, `halb` | |
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| [TensorRT](https://developer.nvidia.com/tensorrt) | `engine` | `yolov8n-seg.engine` | ✅ | `imgsz`, `halb`, `dynamisch`, `vereinfachen`, `Arbeitsspeicher` | |
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| [CoreML](https://github.com/apple/coremltools) | `coreml` | `yolov8n-seg.mlpackage` | ✅ | `imgsz`, `halb`, `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`, `halb`, `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` | |
|
| [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn) | `ncnn` | `yolov8n-seg_ncnn_model/` | ✅ | `imgsz`, `halb` | |
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Die vollständigen Details zum `export` finden Sie auf der Seite [Export](https://docs.ultralytics.com/modes/export/).
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