boxes[:, 3:] = boxes[:, 3:].clamp(min=0.0, max=1.0)# 确保宽度和高度在 [0, 1] 范围内。boxes = boxes_xyxy.clamp(min=0, max=size).reshape([-1, 4])# 压缩到固定范围。boxes[:, 1:] = boxes[:, 1:].clamp(min=0.0, max=1.0)# 确保坐标在

在基于 PyTorch 的 YOLOv8 架构中自定义实例分割推理后的掩码颜色，你需要在后处理步骤中对推理结果进行操作。这里有一些具体的步骤：1. **获取模型输出**：模型的输出通常包含掩码、类别以及置信度。确保你可以访问这些输出。2. **定义颜色映射**：创建一个映射，将类别ID映射到你想要的颜色。3. **处理掩码**：遍历每个掩码，并根据类别ID应用颜色映射。以下是一个简化的代码示例，演