# 基于YOLOv11的洪水检测与分割模型研究 1. 研究背景与意义 近年来,全球气候变化导致极端天气事件频发,洪水灾害对人类社会和基础设施的威胁日益加剧。根据联合国减灾署(UNDRR)统计,洪水占全球自然灾害的40%以上,每年造成数千亿美元的经济损失。传统的洪水监测主要依赖卫星遥感和地面传感器,但这些方法存在时效性差、分辨率
在910A的notebook用yolov8x-seg训练了一个分割的模型,观察分割损失和检测框损失都正常收敛了。但是在预测的时候,只成功预测了检测框区域,分割的掩码区域没有被正常预测 图片:hw99331014 帖子 0 回复 60 从目前描述来看,应该是一个需要求助分析类的issue,建议优先找FAE、PAE等同事一起分析看看 1楼回复于2024-09...
如需强调分割功能,可补充说明"支持滑坡区域分割识别"。 分割训练流程 以下是关于使用YOLOv11训练分割数据集的完整指南,包含数据布置、格式转换和训练流程:在这里插入图片描述1. 数据集布置 YOLOv11分割任务需要同时包含目标检测框和分割掩码数据,目录结构建议如下:...
为了让我们更好的理解语义分割模型,我们以最经典的语义分割模型UNet为例,可以看到其最终的结果要与原图像大小相同,但最终的维度(n)会有差别,这与我们确定使用的mask的数量有关。 YOLOv8实例分割模型结构 YOLOv8的实例分割YOLOv8`的目标检测模型结构即为接近,区别在于在最后的目标检测头基础上添加了实例分割头,同时...
windows部署yolov7实例分割模型 前言 之前文章已经讲过yolov5模型的训练,这一篇将说一下分类模型训练流程。 新版本简介 YOLOv5官方发布了v6.2版本,v6.2版本支持分类模型训练、验证、预测和导出;v6.2版本的推出使得训练分类器模型变得超级简单! v6.2版本项目结构并无太大改变,主要是增加了classify文件夹以及predict.py...
2022年11月22日,YOLOv5 v7.0版正式发布,成为YOLO 系列中第一个支持实时实例分割(RealTime Instance Segmentation)的框架。从此,YOLOv5 框架不仅具有实时目标检测模型,还涵盖了图像分类和实例分割。 图片来源: https://github.com/ultralytics/yolov5/releases ...
YOLOv模型分割并行推理旨在加速目标分割与推理过程。 此技术结合模型分割,实现并行处理以提升效率。并行推理可将计算任务拆分到多个处理器核心。模型分割需依据数据特征合理划分模块。分割时要考虑不同部分计算量的均衡。能显著减少整体推理所需的时间。提升了系统对实时性要求高任务的处理能力。多线程技术常被用于实现并行...
yolov8分割模型推理 YOLOv8分割模型推理旨在高效精准识别并分割目标物体。 它能对图像或视频中的各类物体实现快速且准确的分割操作。YOLOv8分割模型推理在医疗影像领域可助力病灶精准定位。于自动驾驶场景里,能有效分割道路、车辆及行人等目标。其基础架构采用了先进的神经网络设计理念。模型通过优化卷积层来提升特征提取...
它通过引入先进的深度学习技术和创新的架构设计,如通用ELAN(GELAN)和可编程梯度信息(PGI),显著提升了物体检测的性能。在本文中,我们将结合OpenVINOC#API使用最新发布的OpenVINO 2024.0部署YOLOv9目标检测和实例分割模型。 1. 前言 1.1 OpenVINO C# API 英特尔发行版 OpenVINO 工具套件基于 oneAPI 而开发,可以加快高性能...
导出YOLOv8-seg 实例分割 OpenVINO™IR 模型 YOLOv8-seg 的实例分割模型有5种,在COCO数据集完成训练,如下表所示。 首先使用命令: yolo export model=yolov8n-seg.pt format=onnx 完成yolov8n-seg.onnx 模型导出,如下图所示: 然后使用命令: mo -m yolov8n-seg.onnx --compress_to_fp16 ...