本文内容:通过 SPPF_attention,重新设计加入注意力机制提升YOLO11-seg的分割能力 Mask mAP50 从原始的0.673 提升至0.693,实现暴力涨点 《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新: YOLO11魔术师 【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采...
YOLOv5最初采用SPP结构在v6.0版本(repo)后开始使用SPPF,主要目的是融合更大尺度(全局)信息,对每个特征图,使用三种不同尺寸(5×5、9×9、13×13)的池化核进行最大池化,分别得到预设的特征图尺寸,最后将所有特征图展开为特征向量并融合,过程如下图所示。 YOLOV8使用SPPF SPPF顾名思义,就是为了保证准确率相似...
help='图片地址')#图片文件夹路径parser.add_argument('--json-dir', type=str, default=r'D:\software\pythonworksapce\yolo8_seg_train\data\json_out', help='json地址')#labelme标注的纯json文件夹路径parser.add_argument('--txt-dir', type=str, default=r'D:\...
model.train(data='data/crack-seg.yaml',cache=False,imgsz=640,epochs=200,batch=16,close_mosaic=10,device='0',optimizer='SGD',# usingSGDproject='runs/train',name='exp',) 3.3 训练结果可视化 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 YOLO11-segsummary(fused):265layers,2,834,763pa...
结合YOLO11结构图: Mask mAP50 从原始的0.926 提升至0.929 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 YOLO11-seg-C3k2_SHSA summary:345layers,2,713,867parameters,0gradients,10.1GFLOPs Class Images InstancesBox(PRmAP50 mAP50-95)Mask(PRmAP50 mAP50-95):100%|██████████|6/6...
语义分割——YOLOv8-Seg 参数汇总与调参建议 train 参数 参数 默认值 说明 调参建议 model None 模型文件的路径,如 yolov8m.pt - data None 数据文件的路径,如 coco128.yaml - epochs 100 训练周期 根据数据集大小和模型复杂度调整 time None 训练的小时数,如果已提供,则覆盖epochs 如果有时间限制,可设置该参...
计算方法：YoLoSeg找出目标区域后，对应到深度估计模型算出的深度图上，就能知道目标物体的深度信息，也就是它离摄像头的距离。比如说，在深度图里，目标物体正中间像素点对应的深度数值，差不多就是这个物体离摄像头的距离。依靠视觉几何和场景信息。基本思路：利用场景里的一些几何特征和视觉线索来帮忙算距离。知道...
总的来说,Yoloseg模型的结构是一个综合了目标检测和语义分割的深度神经网络模型,通过合理的设计主干网络、目标检测头、语义分割头和融合模块,实现了对图像中物体的准确检测和像素级的语义分割。这种结合可以使模型在理解图像内容和精细定位物体上取得更好的效果。©...
YOLO系列实例分割的一些核心理解配置文件里面的额外参数 实例分割中的mask生成逻辑实例分割中的损失函数, 视频播放量 2389、弹幕量 0、点赞数 71、投硬币枚数 30、收藏人数 108、转发人数 4, 视频作者 魔傀面具, 作者简介 github:https://github.com/z1069614715,相关视频
YOLOv8 SEG的输出格式 YOLOv8-seg模型一共有两个输出: output0:数据类型为float32[1,116,8400]。其中116的前84个列与YOLOv8目标检测模型输出定义一样,包括检测框的中心点坐标(cx, cy)、宽高(w, h)以及80个类别的置信度分数。后32列则用于计算掩膜数据。 output1:数据类型为float32[1,32,160,160]。这个...