文章目录
- 实例分割
- YOLOv8-seg的输入
- YOLOv8-Seg的输出
- 核心代码
- 参考
实例分割
实例分割与对象检测类似,但它确定图像中的哪些像素属于对象,而不是寻找包围对象的框。这通常会产生某种掩码,例如二进制掩码。例如,在下面您可以看到两个二元蒙版,一个用于长颈鹿,一个用于人。
实时实例分割是各个行业中至关重要的计算机视觉任务。在物流中,机器人抓取器利用实例分割来识别特定对象,以执行垃圾箱拣选等任务。器官分割在医疗保健中用于计算机辅助诊断和治疗计划等目的。
YOLOv8-seg的输入
在第 1 部分中,我演示了如何将模型导出为 ONNX 格式并使用名为 Netron 的便捷应用程序查看文件。我们用 Netron 看一下来自 Ultralytics 的 YOLOv11 的分割版本:
分割模型的输入与对象检测模型相同,形状为 1 x 3 x 640 x 640 的张量,包含输入图像:
- Batch Size = 1 image
- Number of Channels = 3 (red, green, blue)
- Width = 640
- Height = 640