实例分割

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YOLOv8 多种任务网络结构详细解析 | 目标检测、实例分割、人体关键点检测、图像分类本文仅根据模型的预测过程，即从输入图像到输出结果（图像预处理、模型推理、后处理），来展现不同任务下的网络结构，OBB 任务暂不包含。

YOLOv8实例分割离线数据增强，标签可视化！YOLOv8实例分割离线数据增强的方式：首先使用labelme对图像进行标注，将图像和标注文件存放到images_json文件夹中，然后使用离线数据增强代码对进行增强。

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YOLOv8深度剖析专栏导航本专栏计划更新关于YOLOv8目标检测、实例分割、关键点检测、旋转目标检测任务的实践和理论知识。实践篇会包括训练自己的数据集、并对模型进行验证、预测和导出；理论篇会介绍各任务的预测流程和训练流程。下面是已更新的文章目录：

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Mask RCNN网络结构以及整体流程的详细解读1）C1-C5是指ResNet网络5个stage输出的特征图，下采样率分别为2, 4, 8, 16, 32，通道数分别为64, 256, 512, 1024, 2048