# YOLOv8_Segment

**Repository Path**: Tavox/yolov8-segment

## Basic Information

- **Project Name**: YOLOv8_Segment
- **Description**: YOLOv8训练自己的语义分割模型（含数据增强）
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 4
- **Forks**: 1
- **Created**: 2024-06-26
- **Last Updated**: 2025-05-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

<!--
 * @Description: 
 * @version: 
 * @Author: aps.auto
 * @Date: 2024-06-26 11:39:24
 * @LastEditors: Luoxl
 * @LastEditTime: 2024-07-02 09:52:28
-->
# YOLOv8训练自己的语义分割模型（含数据增强+基于CUP的推理加速onnxruntime/openvino）

使用YOLOv8训练自己的语义分割模型，并使用训练好的模型进行推理。

## 目录

- [YOLOv8训练自己的语义分割模型（含数据增强+基于CUP的推理加速onnxruntime/openvino）](#yolov8训练自己的语义分割模型含数据增强基于cup的推理加速onnxruntimeopenvino)
  - [目录](#目录)
  - [项目介绍](#项目介绍)
    - [上手指南](#上手指南)
          - [**安装步骤**](#安装步骤)
    - [贡献者](#贡献者)
    - [版本控制](#版本控制)
    - [作者](#作者)
    - [版权说明](#版权说明)

<!-- PROJECT LOGO -->
<br />

<p align="center">
  <a href="https://docs.ultralytics.com/zh">
    <img src="logo.png" alt="Logo" >
  </a>

  <h3 align="center">YOLOv8训练自己的语义分割模型</h3>
</p>

## 项目介绍

本仓库是YOLOv8训练自己的语义分割模型的教程，包括数据准备、数据增强、模型训练、模型推理等步骤。

### 上手指南

- 本项目基于python3.9
- 首先准备图片，使用labelme标注图片，并生成对应的json文件。
- [label_json2txt.py](./label_json2txt.py)把labelme的json文件转化为txt。
- [data_augment.py](./data_augment.py)对图片进行数据增强（包含改变亮度、加噪声、加随机点、平移、翻转）。
- [splite_dataset.py](./splite_dataset.py)把数据集划分为训练集、验证集和测试集，准备dataset.yaml文件。
- [train.py](./train.py)进行模型训练。
- [inference.py](./inference.py)进行模型推理。
- ### 基于CPU的加速推理（实测openvino提速5倍左右，i5-1135G7 640x640推理只需60ms）
- 首先需要安装onnx和openvino相关库；
- [pth2onnx.py](./pth2onnx.py)把pth格式的模型导出为onnx；
- [inference_openvino.py](./inference_openvino.py)可选使用onnxruntime/openvino推理引擎进行推理加速。


###### **安装步骤**

1. install YOLOv8
```sh
pip install ultralytics
```
2. Clone the repo

```sh
git clone https://gitee.com/Tavox/yolov8-segment.git
```
3. install onnx（可选）
4. install openvino（可选）

### 贡献者

请阅读**CONTRIBUTING.md** 查阅为该项目做出贡献的开发者。

### 版本控制

该项目使用Git进行版本管理。您可以在repository参看当前可用版本。

### 作者

[Rolex](https://gitee.com/Tavox)

知乎:xxxx  &ensp; qq:xxxxxx    

### 版权说明

该项目签署了MIT 授权许可，详情请参阅 [LICENSE.txt](./LICENSE)