Segment检测头的源代码位于文件ultralytics/nn/modules/head.py中的Segment类 类型定义class Segment(Detect)表示Segment检测头从Detect检测头继承得到,因此也有cv2和cv3分支: self.cv2 = nn.ModuleList( nn.Sequential(Conv(x, c2, 3), Conv(c2, c2, 3), nn.Conv2d(c2, 4 * self.reg_max, 1)) for x ...
11.5 ultralytics\models\fastsam\val.py 以下是代码中最核心的部分,并附上详细的中文注释: # 导入必要的模块 from ultralytics.models.yolo.segment import SegmentationValidator from ultralytics.utils.metrics import SegmentMetrics class FastSAMValidator(SegmentationValidator): """ 自定义验证类,用于在Ultralyt...
)# 损失值乘以超参数中的各自增益系数loss[0] *= self.hyp.box# box gainloss[1] *= self.hyp.cls# cls gainloss[2] *= self.hyp.dfl# dfl gain# 返回损失值的总和乘以batch size,以及分离的损失张量returnloss.sum() * batch_size, loss.detach()# loss(box, cls, dfl)classv8SegmentationLoss(v...
在本研究中,我们使用了名为“Design segment”的数据集,以支持改进YOLOv8-seg的服装图案花纹设计元素图像分割系统的训练与测试。该数据集专注于服装设计领域,旨在为图像分割任务提供高质量的样本数据,帮助模型更准确地识别和分离服装图案中的设计元素。数据集的类别数量为1,具体类别为“Design”,这意味着所有的图像均...
以便更快速地在作用域内导入ultralyticsimporttorchvision# scope for faster 'import ultralytics'# 如果self.model名称存在于torchvision.models.__dict__中ifstr(self.model)intorchvision.models.__dict__:# 使用指定的self.model创建torchvision中的模型实例self.model = torchvision.models.__dict__[self.model...
Segment类: 继承自Detect类,添加了分割相关的功能,包括掩膜原型和掩膜系数的生成。 Classify类: 实现了分类功能,将输入特征图转换为类别预测。 注释: 每个类和方法都包含详细的中文注释,说明其功能、参数和返回值。 以上是对代码的核心部分进行了简化和注释,保留了主要的功能和结构。 该文件是Ultralytics YOLOv8模型...
此外,作者通过使用可变形卷积来改进检测Head,以细化边界框回归。作者还设计了一个解耦的 Heatmap 分支,这允许更准确地定位不同物体类别。 总的来说,这些改进使得作者的YOLC模型能够在航拍图像中实现更精确和准确的目标检测。 总结如下,主要贡献如下: 作者提出了一种新颖且高效的 Anchor-Free 目标检测框架YOLC,在两...
This example provides simple YOLOv8 training and inference examples. For full documentation on these and othermodessee thePredict,Train,ValandExportdocs pages. Note the below example is for YOLOv8Detectmodels for object detection. For additional supported tasks see theSegment,Classify,OBBdocs andPose...
class ImageSegmentation: def __init__(self, config_path, checkpoint_path, device='cuda:0'): self.model = init_segmentor(config_path, checkpoint_path, device=device) def segment_image(self, image_path): result = inference_segmentor(self.model, image_path) return result def show_segmentation...
我们的代码和模型可以在https://github.com/facebookresearch/hiera上找到。YoloV8改进策略：Hiera改进Yolo...