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导读

本文将详细介绍如何使用YoloV8进行实例分割，识别猪的不同姿态，并分享相关数据集的获取与标注方法。

背景介绍

本文旨在探讨如何通过自定义猪的数据集，利用YoloV8进行实例分割，实现对猪不同姿态的识别与跟踪。

YoloV8是一款高效的目标检测模型，其在实例分割任务中表现尤为突出。本文将以猪的姿态识别为例，展示如何在自定义数据集上应用YoloV8。

数据集

所使用的数据集由Kokkenborg Aps提供，支持LabelMe标注工具，存储格式为JSON。

数据集下载地址：[Kokkenborg Aps数据集下载](https://xxx)

样本展示：


标注好的JSON文件示例：


数据集标注与转换工具推荐：

- LabelMe标注工具：可通过[LabelMe GitHub仓库](https://github.com/wkentaro/labelme)获取。 - LabelMe到Yolo格式转换工具：可通过[LabelMe2Yolo PyPI包](https://pypi.org/project/labelme2yolo/)完成。

操作步骤：

1. 将LabelMe生成的JSON文件转换为Yolo格式。 2. 根据需要划分训练集和验证集。

通过以上方法，您可以利用YoloV8在自定义猪的数据集上实现实例分割，识别并跟踪猪的不同姿态。

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