YOLOv8-seg的原理主要基于YOLOv8目标检测模型,并增加了实例分割的分支。 YOLOv8-seg是一种结合了目标检测和实例分割的模型,其原理可以概括为以下几点: 目标检测部分: YOLOv8-seg首先利用YOLOv8模型进行目标检测,识别图像中的物体。YOLOv8是一种一阶段目标检测模型,通过单次前向传播即可输出物体的类别和位置信息。 实...
Yolov5 Seg的核心原理是一种基于单阶段检测的算法,它采用了一种称为YOLO(You Only Look Once)的检测框架。YOLO的基本思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过直接预测边界框的位置和类别来实现目标检测。与传统的两阶段检测方法相比,YOLO具有检测速度快的优势。 在Yolov5 Seg中,语义分割任务是在目标检测的基础...