YOLOv8分割在自定义数据集上（医学图像分割）

YOLOv8 是一个令人惊叹的分割模型；它易于训练、测试和部署。在本教程中，我们将学习如何在自定义数据集上使用 YOLOv8。但在此之前，我想告诉您为什么在有其他优秀的分割模型的情况下，您应该使用 YOLOv8。让我们从我的故事开始。

当我在一个与医学图像分割有关的项目上工作时，我的合作伙伴突然告诉我，我们只有来自175名患者的600张图像和掩膜。在医学影像领域，这是一个常见问题，因为临床医生的工作非常繁忙，他们有许多职责。然而，他向我保证一旦模型训练（和微调）完成，我们将有来自额外300多名患者的图像和掩膜作为额外的测试集来评估我们的模型。

我开始使用80：10：10比例将这50名患者分成训练集、测试集和验证集。对于模型，我开始使用UNet及其变种（ResUNet、Attention UNet、Res-Attention UNet）。这些模型在训练、测试和验证数据集上表现出色，但在额外的测试集上表现糟糕。于是我想，“让我们尝试一下 YOLOv8；如果成功的话，那就太好了，如果不成功，那就当作一个有趣的学习经验。”几个小时后，它奏效了，让我惊讶的是，它在额外的测试集上远远超出了我的预期。我不能透露具体的增长率，因为论文仍在审查中，但我愿意分享如何将其适应到自定义数据集，这样您可以节省大量的工作时间。让我们开始攻略吧。

攻略计划

以下是我们将学习的主题：1. YOLOv8 简介 2. 安装库 3. 数据集准备 4. 训练准备 5. 训练模型 6. 结果

YOLOv8 简介

YOLOv8 是实时目标检测 YOLO 系列的最新版本，由 Ultralytics 开发。它通过引入空间注意力和特征融合等修改来提高准确性和速度 [1]。该架构将修改后的 CSPDarknet53 主干与…