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# YOLOv8 Instance segmentation

## 模型库

### 实例分割模型

| 网络网络        | 输入尺寸   | 图片数/GPU | 学习率策略 | TRT-FP16-Latency(ms) | box AP | mask AP | Params(M) | FLOPs(G) |    下载链接       | 配置文件 |
| :------------- | :------- | :-------: | :------: | :------------: | :---------------------: | :----------------: |:---------: | :------: |:---------------: |:-----: |
| *YOLOv8-n        |  640     |    16      |   500e   |    -   |  36.6  | - |  3.4   | 12.6 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov8_seg_n_500e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov8_seg_n_500e_coco.yml) |
| *YOLOv8-s        |  640     |    16      |   500e   |    -   |  44.6  | - |  11.8  | 42.6 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov8_seg_s_500e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov8_seg_s_500e_coco.yml) |
| *YOLOv8-m        |  640     |    16      |   500e   |    -   |  49.7  | - |  27.3  | 110.2 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov8_seg_m_500e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov8_seg_m_500e_coco.yml) |
| *YOLOv8-l        |  640     |    16      |   500e   |    -   |  52.1  | - |  46.0  | 220.5 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov8_seg_l_500e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov8_seg_l_500e_coco.yml) |
| *YOLOv8-x        |  640     |    16      |   500e   |    -   |  53.4  | - |  71.8  | 344.1 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov8_seg_x_500e_coco.pdparams) | [配置文件](./yolov8_seg_x_500e_coco.yml) |