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comments: true |
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description: Aprende a utilizar modelos de segmentación de instancias con Ultralytics YOLO. Instrucciones sobre entrenamiento, validación, predicción de imágenes y exportación de modelos. |
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keywords: yolov8, segmentación de instancias, Ultralytics, conjunto de datos COCO, segmentación de imágenes, detección de objetos, entrenamiento de modelos, validación de modelos, predicción de imágenes, exportación de modelos. |
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# Segmentación de Instancias |
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<img width="1024" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/243418644-7df320b8-098d-47f1-85c5-26604d761286.png" alt="Ejemplos de segmentación de instancias"> |
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La segmentación de instancias va un paso más allá de la detección de objetos e implica identificar objetos individuales en una imagen y segmentarlos del resto de la imagen. |
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La salida de un modelo de segmentación de instancias es un conjunto de máscaras o contornos que delimitan cada objeto en la imagen, junto con etiquetas de clase y puntajes de confianza para cada objeto. La segmentación de instancias es útil cuando necesitas saber no solo dónde están los objetos en una imagen, sino también cuál es su forma exacta. |
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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="Reproductor de video de 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>Mira:</strong> Ejecuta la Segmentación con el Modelo Ultralytics YOLOv8 Preentrenado en Python. |
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</p> |
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!!! Tip "Consejo" |
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Los modelos YOLOv8 Segment utilizan el sufijo `-seg`, es decir, `yolov8n-seg.pt` y están preentrenados en el [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml). |
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## [Modelos](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models/v8) |
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Aquí se muestran los modelos Segment preentrenados YOLOv8. Los modelos Detect, Segment y Pose están preentrenados en el conjunto de datos [COCO](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/coco.yaml), mientras que los modelos Classify están preentrenados en el conjunto de datos [ImageNet](https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/ImageNet.yaml). |
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Los [Modelos](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/models) se descargan automáticamente desde el último lanzamiento de Ultralytics [release](https://github.com/ultralytics/assets/releases) en su primer uso. |
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| Modelo | Tamaño<br><sup>(píxeles) | mAP<sup>caja<br>50-95 | mAP<sup>máscara<br>50-95 | Velocidad<br><sup>CPU ONNX<br>(ms) | Velocidad<br><sup>A100 TensorRT<br>(ms) | Parámetros<br><sup>(M) | FLOPs<br><sup>(B) | |
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|----------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------|-----------------------|--------------------------|------------------------------------|-----------------------------------------|------------------------|-------------------| |
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| [YOLOv8n-seg](https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/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/v8.1.0/yolov8x-seg.pt) | 640 | 53.4 | 43.4 | 712.1 | 4.02 | 71.8 | 344.1 | |
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- Los valores **mAP<sup>val</sup>** son para un único modelo a una única escala en el conjunto de datos [COCO val2017](https://cocodataset.org). |
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<br>Reproducir utilizando `yolo val segment data=coco.yaml device=0` |
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- La **Velocidad** promediada sobre imágenes de COCO val utilizando una instancia de [Amazon EC2 P4d](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/). |
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<br>Reproducir utilizando `yolo val segment data=coco128-seg.yaml batch=1 device=0|cpu` |
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## Entrenamiento |
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Entrena el modelo YOLOv8n-seg en el conjunto de datos COCO128-seg durante 100 épocas con tamaño de imagen de 640. Para una lista completa de argumentos disponibles, consulta la página de [Configuración](/../usage/cfg.md). |
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!!! Example "Ejemplo" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Cargar un modelo |
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model = YOLO('yolov8n-seg.yaml') # construir un nuevo modelo desde YAML |
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # cargar un modelo preentrenado (recomendado para entrenamiento) |
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model = YOLO('yolov8n-seg.yaml').load('yolov8n.pt') # construir desde YAML y transferir pesos |
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# Entrenar el modelo |
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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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# Construir un nuevo modelo desde YAML y comenzar a entrenar desde cero |
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yolo segment train data=coco128-seg.yaml model=yolov8n-seg.yaml epochs=100 imgsz=640 |
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# Comenzar a entrenar desde un modelo *.pt preentrenado |
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yolo segment train data=coco128-seg.yaml model=yolov8n-seg.pt epochs=100 imgsz=640 |
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# Construir un nuevo modelo desde YAML, transferir pesos preentrenados y comenzar a entrenar |
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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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### Formato del conjunto de datos |
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El formato del conjunto de datos de segmentación YOLO puede encontrarse detallado en la [Guía de Conjuntos de Datos](../../../datasets/segment/index.md). Para convertir tu conjunto de datos existente de otros formatos (como COCO, etc.) al formato YOLO, utiliza la herramienta [JSON2YOLO](https://github.com/ultralytics/JSON2YOLO) de Ultralytics. |
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## Validación |
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Valida la precisión del modelo YOLOv8n-seg entrenado en el conjunto de datos COCO128-seg. No es necesario pasar ningún argumento ya que el `modelo` retiene sus `datos` de entrenamiento y argumentos como atributos del modelo. |
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!!! Example "Ejemplo" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Cargar un modelo |
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # cargar un modelo oficial |
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model = YOLO('ruta/a/mejor.pt') # cargar un modelo personalizado |
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# Validar el modelo |
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metrics = model.val() # no se necesitan argumentos, el conjunto de datos y configuraciones se recuerdan |
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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 # una lista contiene map50-95(B) de cada categoría |
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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 # una lista contiene map50-95(M) de cada categoría |
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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 # validar el modelo oficial |
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yolo segment val model=ruta/a/mejor.pt # validar el modelo personalizado |
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``` |
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## Predicción |
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Usa un modelo YOLOv8n-seg entrenado para realizar predicciones en imágenes. |
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!!! Example "Ejemplo" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Cargar un modelo |
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # cargar un modelo oficial |
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model = YOLO('ruta/a/mejor.pt') # cargar un modelo personalizado |
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# Predecir con el modelo |
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results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') # predecir en una imagen |
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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' # predecir con el modelo oficial |
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yolo segment predict model=ruta/a/mejor.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # predecir con el modelo personalizado |
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``` |
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Consulta todos los detalles del modo `predict` en la página de [Predicción](https://docs.ultralytics.com/modes/predict/). |
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## Exportación |
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Exporta un modelo YOLOv8n-seg a un formato diferente como ONNX, CoreML, etc. |
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!!! Example "Ejemplo" |
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=== "Python" |
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```python |
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from ultralytics import YOLO |
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# Cargar un modelo |
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # cargar un modelo oficial |
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model = YOLO('ruta/a/mejor.pt') # cargar un modelo entrenado personalizado |
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# Exportar el modelo |
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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 # exportar el modelo oficial |
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yolo export model=ruta/a/mejor.pt format=onnx # exportar el modelo entrenado personalizado |
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``` |
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Los formatos disponibles para exportar YOLOv8-seg se muestran en la tabla a continuación. Puedes predecir o validar directamente en modelos exportados, es decir, `yolo predict model=yolov8n-seg.onnx`. Se muestran ejemplos de uso para tu modelo después de que se completa la exportación. |
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| Formato | Argumento `format` | Modelo | Metadatos | Argumentos | |
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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`, `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` | |
|
| [CoreML](https://github.com/apple/coremltools) | `coreml` | `yolov8n-seg.mlpackage` | ✅ | `imgsz`, `half`, `int8`, `nms` | |
|
| [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` | |
|
| [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle) | `paddle` | `yolov8n-seg_paddle_model/` | ✅ | `imgsz` | |
|
| [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn) | `ncnn` | `yolov8n-seg_ncnn_model/` | ✅ | `imgsz`, `half` | |
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Consulta todos los detalles del modo `export` en la página de [Exportación](https://docs.ultralytics.com/modes/export/).
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