实例分割
实例分割比对象检测更进一步，包括识别图像中的各个对象并将它们与图像的其余部分分割开来。
实例分割模型的输出是一组掩码或轮廓，它们勾勒出图像中每个对象，以及每个对象的类别标签和置信度分数。 当您不仅需要知道对象在图像中的位置，还需要知道它们的精确形状时，实例分割非常有用。
观看： 在 Python 中使用预训练的 Ultralytics YOLO 模型运行分割。
提示
YOLO11 分割模型使用 -seg 后缀，例如 yolo11n-seg.pt 并且在以下数据集上进行了预训练 COCO.
模型
此处展示了 YOLO11 预训练的分割模型。检测、分割和姿势估计模型均在 COCO 数据集上进行预训练，而分类模型则在 ImageNet 数据集上进行预训练。
模型 首次使用时会自动从最新的 Ultralytics 版本 下载。
| 模型 | 尺寸 (像素) |
mAPbox 50-95 |
mAPmask 50-95 |
速度 CPU ONNX (毫秒) |
速度 T4 TensorRT10 (毫秒) |
参数 (M) |
FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO11n-seg | 640 | 38.9 | 32.0 | 65.9 ± 1.1 | 1.8 ± 0.0 | 2.9 | 10.4 |
| YOLO11s-seg | 640 | 46.6 | 37.8 | 117.6 ± 4.9 | 2.9 ± 0.0 | 10.1 | 35.5 |
| YOLO11m-seg | 640 | 51.5 | 41.5 | 281.6 ± 1.2 | 6.3 ± 0.1 | 22.4 | 123.3 |
| YOLO11l-seg | 640 | 53.4 | 42.9 | 344.2 ± 3.2 | 7.8 ± 0.2 | 27.6 | 142.2 |
| YOLO11x-seg | 640 | 54.7 | 43.8 | 664.5 ± 3.2 | 15.8 ± 0.7 | 62.1 | 319.0 |
- mAPval 数值为单模型单尺度下的结果，基于 COCO val2017 数据集上单模型多尺度测试的结果。
如需重现结果，请通过yolo val segment data=coco.yaml device=0 - 速度 在COCO val图像上取平均值，使用 Amazon EC2 P4d 实例进行平均计算得出的。
如需重现结果，请通过yolo val segment data=coco.yaml batch=1 device=0|cpu
训练
在 COCO8-seg 数据集上训练 YOLO11n-seg 100 个 epochs，图像大小为 640。有关可用参数的完整列表，请参见配置页面。
示例
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo11n-seg.yaml") # build a new model from YAML
model = YOLO("yolo11n-seg.pt") # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO("yolo11n-seg.yaml").load("yolo11n.pt") # build from YAML and transfer weights
# Train the model
results = model.train(data="coco8-seg.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Build a new model from YAML and start training from scratch
yolo segment train data=coco8-seg.yaml model=yolo11n-seg.yaml epochs=100 imgsz=640
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo segment train data=coco8-seg.yaml model=yolo11n-seg.pt epochs=100 imgsz=640
# Build a new model from YAML, transfer pretrained weights to it and start training
yolo segment train data=coco8-seg.yaml model=yolo11n-seg.yaml pretrained=yolo11n-seg.pt epochs=100 imgsz=640
数据集格式
YOLO 分割数据集格式的详细信息可以在 数据集指南 中找到。 要将您现有的数据集从其他格式（如 COCO 等）转换为 YOLO 格式，请使用 Ultralytics 提供的 JSON2YOLO 工具。
验证
验证训练后的 YOLO11n-seg 模型 准确性 在 COCO8-seg 数据集上。 由于 model 保留其训练 data 和参数作为模型属性，因此无需任何参数。
示例
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo11n-seg.pt") # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt") # load a custom model
# Validate the model
metrics = model.val() # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.box.map # map50-95(B)
metrics.box.map50 # map50(B)
metrics.box.map75 # map75(B)
metrics.box.maps # a list contains map50-95(B) of each category
metrics.seg.map # map50-95(M)
metrics.seg.map50 # map50(M)
metrics.seg.map75 # map75(M)
metrics.seg.maps # a list contains map50-95(M) of each category
yolo segment val model=yolo11n-seg.pt # val official model
yolo segment val model=path/to/best.pt # val custom model
预测
使用训练好的 YOLO11n-seg 模型来运行图像预测。
示例
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo11n-seg.pt") # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt") # load a custom model
# Predict with the model
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # predict on an image
# Access the results
for result in results:
xy = result.masks.xy # mask in polygon format
xyn = result.masks.xyn # normalized
masks = result.masks.data # mask in matrix format (num_objects x H x W)
yolo segment predict model=yolo11n-seg.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # predict with official model
yolo segment predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' # predict with custom model
查看完整 predict 模式的详细信息，请参阅 预测 页面。
导出
将 YOLO11n-seg 模型导出为不同的格式，如 ONNX、CoreML 等。
示例
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo11n-seg.pt") # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt") # load a custom trained model
# Export the model
model.export(format="onnx")
yolo export model=yolo11n-seg.pt format=onnx # export official model
yolo export model=path/to/best.pt format=onnx # export custom trained model
下表列出了可用的 YOLO11-seg 导出格式。 您可以使用以下命令导出为任何格式 format 参数导出为任何格式，例如 format='onnx' 或 format='engine'。您可以直接在导出的模型上进行预测或验证，例如 yolo predict model=yolo11n-seg.onnx。导出完成后，将显示您的模型的使用示例。
| 格式 | format 参数 |
模型 | 元数据 | 参数 |
|---|---|---|---|---|
| PyTorch | - | yolo11n-seg.pt |
✅ | - |
| TorchScript | torchscript |
yolo11n-seg.torchscript |
✅ | imgsz, half, dynamic, optimize, nms, batch, device |
| ONNX | onnx |
yolo11n-seg.onnx |
✅ | imgsz, half, dynamic, simplify, opset, nms, batch, device |
| OpenVINO | openvino |
yolo11n-seg_openvino_model/ |
✅ | imgsz, half, dynamic, int8, nms, batch, data, fraction, device |
| TensorRT | engine |
yolo11n-seg.engine |
✅ | imgsz, half, dynamic, simplify, workspace, int8, nms, batch, data, fraction, device |
| CoreML | coreml |
yolo11n-seg.mlpackage |
✅ | imgsz, half, int8, nms, batch, device |
| TF SavedModel | saved_model |
yolo11n-seg_saved_model/ |
✅ | imgsz, keras, int8, nms, batch, device |
| TF GraphDef | pb |
yolo11n-seg.pb |
❌ | imgsz, batch, device |
| TF Lite | tflite |
yolo11n-seg.tflite |
✅ | imgsz, half, int8, nms, batch, data, fraction, device |
| TF Edge TPU | edgetpu |
yolo11n-seg_edgetpu.tflite |
✅ | imgsz, device |
| TF.js | tfjs |
yolo11n-seg_web_model/ |
✅ | imgsz, half, int8, nms, batch, device |
| PaddlePaddle | paddle |
yolo11n-seg_paddle_model/ |
✅ | imgsz, batch, device |
| MNN | mnn |
yolo11n-seg.mnn |
✅ | imgsz, batch, int8, half, device |
| NCNN | ncnn |
yolo11n-seg_ncnn_model/ |
✅ | imgsz, half, batch, device |
| IMX500 | imx |
yolo11n-seg_imx_model/ |
✅ | imgsz, int8, data, fraction, device |
| RKNN | rknn |
yolo11n-seg_rknn_model/ |
✅ | imgsz, batch, name, device |
查看完整 export 详情请参见 导出 页面。
常见问题
如何在自定义数据集上训练 YOLO11 分割模型？
要在自定义数据集上训练 YOLO11 分割模型，首先需要以 YOLO 分割格式准备数据集。您可以使用 JSON2YOLO 等工具从其他格式转换数据集。准备好数据集后，可以使用 Python 或 CLI 命令训练模型：
示例
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained YOLO11 segment model
model = YOLO("yolo11n-seg.pt")
# Train the model
results = model.train(data="path/to/your_dataset.yaml", epochs=100, imgsz=640)
yolo segment train data=path/to/your_dataset.yaml model=yolo11n-seg.pt epochs=100 imgsz=640
请查看配置页面以获取更多可用参数。
YOLO11 中的对象检测和实例分割有什么区别？
对象检测通过在图像中的对象周围绘制边界框来识别和定位对象，而实例分割不仅识别边界框，还描绘每个对象的精确形状。 YOLO11 实例分割模型提供轮廓每个检测到的对象的掩码或轮廓，这对于需要了解对象的精确形状的任务特别有用，例如医学成像或自动驾驶。
为什么使用 YOLO11 进行实例分割？
Ultralytics YOLO11 是一种先进的模型，以其高精度和实时性能而闻名，使其成为实例分割任务的理想选择。YOLO11 Segment 模型在 COCO 数据集上进行了预训练，确保了各种对象的强大性能。此外，YOLO 支持训练、验证、预测和导出功能，并具有无缝集成，使其在研究和工业应用中都具有高度的通用性。
如何加载和验证预训练的 YOLO 分割模型？
加载和验证预训练的 YOLO 分割模型非常简单。以下是使用 Python 和 CLI 执行此操作的方法：
示例
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained model
model = YOLO("yolo11n-seg.pt")
# Validate the model
metrics = model.val()
print("Mean Average Precision for boxes:", metrics.box.map)
print("Mean Average Precision for masks:", metrics.seg.map)
yolo segment val model=yolo11n-seg.pt
这些步骤将为您提供验证指标，如平均精度均值 (mAP)，这对于评估模型性能至关重要。
如何将 YOLO 分割模型导出为 ONNX 格式？
将 YOLO 分割模型导出为 ONNX 格式非常简单，可以使用 Python 或 CLI 命令完成：
示例
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained model
model = YOLO("yolo11n-seg.pt")
# Export the model to ONNX format
model.export(format="onnx")
yolo export model=yolo11n-seg.pt format=onnx
有关导出为各种格式的更多详细信息，请参阅导出页面。
