nbs 64 标称批量,训练过程中每个批次的大小 根据 GPU 内存和模型大小调整 overlap_mask True 是否 遮罩应在训练期间重叠(仅 seg 训练) - mask_ratio 4 mask 降采样比率(仅 seg 训练,mask 的尺寸将缩小为原来的 1/x) - dropout 0.0 使用 dropout 正则化(仅 cls 训练) 如果设置为非零值,则在训练过程中使用...
通过这种特征融合,YOLOv8-seg能够在不同分辨率下保持较高的检测精度,同时有效处理复杂场景中的物体重叠和遮挡问题。 YOLOv8-seg的检测头采用了解耦结构,这一设计使得分类和定位任务能够独立进行。具体而言,模型通过两个并行的卷积分支分别计算目标的类别和位置损失。这种解耦的设计理念不仅提高了模型的灵活性,还能够在不...
static const int _segHeight = 160; static const int _segChannels = 32; static const int CLASSES = 80; static const int Num_box = 8400; static const int OUTPUT_SIZE = Num_box * (CLASSES+4 + _segChannels);//output0 static const int OUTPUT_SIZE1 = _segChannels * _segWidth * _seg...
2 计算每个类别的IoU：IoU（交并比）是一个衡量预测掩码和真实掩码重叠程度的指标。对于每个类别，通过计...
在YOLOv8-seg算法中,分割功能的引入为目标检测提供了更为细致的信息。通过对目标的像素级分割,YOLOv8-seg能够在复杂场景中有效区分不同目标,甚至在目标之间存在重叠的情况下,依然能够实现准确的分割。这一特性使得YOLOv8-seg在自动驾驶、医学影像分析等领域具有广泛的应用潜力。
YOLOv8-Seg语义分割模型: 开发YOLOv8-Seg的原因:提供一个在不同目标检测和语义分割基准上都能取得最先进结果的模型,同时保持高速度和效率。 改进目的:增加模型的应用范围,使其能够在语义分割等额外的任务上也能取得良好表现。 与之前的YOLO模型的对比:
.\yolov8\ultralytics\utils\loss.py # 导入PyTorch库中需要的模块importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF# 从Ultralytics工具包中导入一些特定的功能fromultralytics.utils.metricsimportOKS_SIGMAfromultralytics.utils.opsimportcrop_mask, xywh2xyxy, xyxy2xywhfromultralytics.utils.talimportRo...
这个过程是YOLOv8训练流程中的一部分,通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置,提高目标检测的准确性。分割损失(seg_loss):预测的分割结果与标定分割之前的误差,越小分割的越准确;本文训练结果如下: 我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系,本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图...
plt.tight_layout()调整子图的布局以防止重叠。 plt.show()显示情节。 随机选择数据集图像 【5】下载并训练YoloV8分割模型。 代码语言:javascript 复制 model = YOLO('yolov8n-seg.pt') 加载预训练权重:'yolov8n-seg.pt'传递给 YOLO 构造函数指定 YOLOv8n 模型预训练权重的文件路径。这些权重对于使用训练过程...
根据鱼苗目标小且检测速度要求高的特点,在YOLOv8算法中引入了P2小目标检测层,同时在检测头前添加GAM(global attention mechanism)注意力机制,并将目标识别损失函数优化为Inner-SIoU(inner-SCYLLA- intersection over union)损失函数以加快模...