探索YOLOv8 的强大功能。了解其速度、准确性和实时检测功能。探索主要亮点，加入我们的 GitHub 讨论，了解更多信息。
让我们通过 Ultralytics YOLOv8模型的对象分割世界。在这篇博文中，我们将引导您了解在模型中轻松设置和运行分割的来龙去脉。 Python.
让我们首先关注YOLOv8 。安装这个强大的模型易如反掌，只需片刻，您就可以利用其细分功能。
实例分割可以在物体检测的基础上更进一步，精确定位图像中的单个物体，并将其从背景中分离出来。
其输出包括勾勒出每个物体的遮罩或轮廓，并附有类别标签和置信度分数。当需要精确的物体形状时，这种技术就显得非常有价值，它不仅能提供物体的位置，还能提供物体形状的详细信息。
只需几个简单的命令，您就能从命令行执行预测，亲身体验YOLOv8 带来的创新和简便。
但是，既然我们可以实时体验分割，为什么还要局限于静态图像呢？我们的Python 脚本是您进入动态实时分割世界的入口。
通过利用YOLO 类并将其与 OpenCV 无缝集成，您可以为您的项目注入活力，并在过程中发现隐藏的洞察力和模式。
从辨认椅子到描绘植物，您的想象力将带来无限可能。
在Ultralytics ，我们还为COCO分割预训练模型提供支持，这些模型是任何使用案例的绝佳起点。然后，您可以根据具体需求对这些模型进行微调。
作为一个整体，我们为各种数据集提供支持，如汽车零部件实例分割实例分割、裂缝分割和 工业包装分割。在这些数据集上训练分割模型非常简单，只需使用我们文档中的一条命令即可：
在接下来的视频中，我们将深入探讨YOLOv8 ，探索在您自己的数据集上进行自定义训练和推理。
我们致力于逐一简化人工智能和机器学习的复杂性。我们的使命是让个人和组织都能充分利用YOLOv8 等尖端技术的潜力。有了我们的指导和您的好奇心，不知道会有什么不可思议的突破等着我们。
与我们一起释放Ultralytics YOLOv8 的全部潜能。点击此处观看完整视频！
