摘要

YOLOv8-seg 和 YOLOv11-seg 都是一种高效实例分割算法，实例分割模型的输出是一组勾勒出图像中每个物体的遮罩或轮廓，以及每个物体的类标签和置信度分数。当你不仅需要知道物体在图像中的位置，还需要知道它们的具体形状时，实例分割就非常有用了，功能非常强大，可以应对各种视觉任务。 YOLOv11-seg 则在 YOLOv8-seg 基础上进一步魔改了模型架构，相对分割速度可能更快，其他指标性能有待测试。实例分割可以用于自动驾驶、医疗图像处理、智能农业监控等领域，接下来手把手教你YOLOv8/YOLOv11分割训练自己数据集和推理。

自己训练的分割模型，测试效果如下：

官网分割模型测试效果如下：

下文都是手把手教程，跟着操作即可成功