在实际应用中,可以将YOLO作为前端目标检测器,将SAM2作为后端图像分割器。YOLO检测到目标后,为SAM2提供边界框坐标,SAM2则在这些边界框内进行精确的图像分割。这种模型级联的方法为计算机视觉领域的研究和应用提供了新的思路。
通过OpenCV 库,我们加载图像以使用 SAM 进行处理,为分割做好准备。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import cv2 image = cv2.cvtColor(cv2.imread('/content/drive/MyDrive/data/image9.jpeg'), cv2.COLOR_BGR2RGB) predictor.set_image(image) 结果可视化 为了可视化检测和分割结果,我们必须...
(2)主干网络 CSPDarknet-53骨干网络:YOLOv4采用了称为CSPDarknet-53的新的骨干网络结构,它基于Darknet-53,并通过使用CSP(Cross Stage Partial)模块来提高特征表示的能力。 SAM(Spatial Attention Module):通过引入SAM模块,YOLOv4能够自适应地调整特征图的通道注意力权重。以增强对目标的感知能力。 Mish激活函数:YOLO...
是空间位置上的注意力。 v4中用的是SAM是空间(spatial)注意力机制,也就是阉割版的CBAM,一切为了速度。 并且,v4也对SAM阉割了,直接删去了pooling,上卷积,得到一个概率参数,然后相乘就完事了。 PAN(path aggregation network) FPN开始讲起。看这个图,想要提取特征,用了resnet,p2-p5提取的是不同层次的特征。为了...
借鉴Faster RCNN的做法,YOLO2也尝试采用先验框(anchor)。在每个grid预先设定一组不同大小和宽高比的边框,来覆盖整个图像的不同位置和多种尺度,这些先验框作为预定义的候选区在神经网络中将检测其中是否存在对象,以及微调边框的位置。 之前YOLO1并没有采用先验框,并且每个grid只预测两个bounding box,整个图像98个。YO...
YOLOv9+SAM检测并分割 本文我使用YOLOv9+SAM模型对RF100 Construction-Safety-2数据集进行了自定义目标检测模型的研究。 这种集成不仅提高了在各种图像上检测和分割对象的准确性和粒度,还拓宽了应用范围 —— 从提升自动驾驶系统到优化医学影像诊断流程。
Effortless AI-assisted data labeling with AI support from YOLO, Segment Anything (SAM+SAM2), MobileSAM!! - vietanhdev/anylabeling
2、用YOLOv8 和 SAM 创建实例分割数据集 为了解决将边界框转换为分割掩模的挑战,我们将在 Jupyter 笔记本环境中使用 Roboflow 和 Ultralytics 库。 Roboflow 简化了数据准备和标注,而 Ultralytics 提供了最先进的对象检测模型和实用程序。 2.1 搭建notebook环境 ...
deep-learningsampytorchyoloclassificationresnetdeeplearningobject-detectionimage-segmentationclipannotation-toolpaddlepose-estimationdepth-estimationmattingvlmlabeling-toolonnxllmgrounding-dino UpdatedMar 31, 2025 Python Single Shot MultiBox Detector in TensorFlow ...
Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, SPPF, DWConv, MixConv2d, DWT, BottleneckCSP2SAM, VoVCSP 等 以上组件模块使用统一模型代码框架、统一任务形式、统一应用方式，模块组件化可以帮助用户自定义快速组合 Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法，构建更强大的网络模型。内置...