本文主要是介绍YOLOv8_seg预测流程-原理解析[实例分割理论篇]，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
YOLOv8_seg的网络结构图在博客YOLOv8网络结构介绍_CSDN博客已经更新了，由网络结构图可以看到相对于目标检测网络，实例分割网络只是在Head层不相同，如下图所示，在每个特征层中增加了Mask ceofficient层（浅紫色），这和同一层的Box，cls的shape大小一样；另外还利用80×80尺度的特征图，经过卷积+上采样后得到通道数为32，分辨率为160×160的Prototype Mask层(即Proto层）。
下面正式介绍下YOLOv8的预测流程，先来大概看一下预测流程有哪些，主要分预处理模块、推理模块和后处理模块。这里面有很多内容是和目标检测预测流程是重合的，主要区别在于mask_ceof分支、Proto分支以及Process_mask后处理上，本文也主要介绍一下Process_mask模块，其他模块可以结合
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