results = model.predict(source=image, save=True, save_txt=True) 这是另一种调用方式,我们标记为code-666。 与之前的区别是构建完model之后,调用了predict方法,参数里面有save_txt=True这项。这表示把数据结果保存到txt文本中。 其实我们也看到入参也有变化。先通过Image.open("bus.jpg")把图片包装一下,然后...
这种高质量的标注不仅有助于模型的训练,还能提高模型在实际应用中的表现。细菌的实例分割任务要求模型能够识别图像中的细菌轮廓,并将其与背景分离,这对于后续的分析和处理至关重要。通过使用“ku-al”数据集,我们希望能够提升YOLOv8-seg在细菌实例分割任务中的精度和效率。