官网文档:https://docs.ultralytics.com/ 下载后,主要关注examples与ultralytics 3.获取YOLOV8-seg训练的数据集格式及文件 YOLOV8-seg模型在进行实例分割时,首先会执行目标检测以识别图像中的物体,然后再对这些物体进行分割。故训练时需要分割预训练权重yolov8n-seg.pt的同时,也需要对应的目标检测yolov8n.pt权重。
分割处理:对于每个检测到的目标,使用SAM模型进行分割,获取分割掩码。 结果保存:将每个目标的类别ID和对应的分割结果保存到文本文件中,便于后续使用。通过这些核心步骤,代码实现了自动标注图像的功能,结合了目标检测和图像分割技术。这个文件是Ultralytics YOLO项目中的一个模块,主要用于自动标注图像。它通过结合YOLO目标检...
具体来说,它通过位置嵌入模块为输入的点和框生成嵌入,并使用卷积层对掩码进行下采样。PositionEmbeddingRandom类用于生成基于随机空间频率的位置信息。它在初始化时创建一个高斯矩阵,并在前向传播中根据输入的坐标生成相应的位置信息。Block类定义了变换器的基本构建块,包含归一化层、注意力机制和前馈网络。Attention类...
绘制检测结果:draw_detections 函数在图像上绘制检测到的对象,包括边界框和掩码。 处理图像帧:frame_process 函数处理输入图像,使用模型进行预测,并返回处理后的图像和检测信息。 以上是代码的核心部分和详细注释,涵盖了图像处理和检测的主要功能。 这个web.py 文件实现了一个基于 Streamlit 的图像分割和目标检测系统,主...
CopyPaste 类实现了图像的复制粘贴增强,通过将实例从一张图像复制到另一张图像来增加数据的多样性。 Albumentations 类是一个可选的增强类,使用 albumentations 库提供的变换功能,如模糊、对比度调整等。 Format 类用于格式化图像注释,以便在 PyTorch 的 DataLoader 中使用。它处理边界框、分割掩码和关键点的标准化。
8.YOLOV8-seg图像分割算法原理 原始YOLOv8-seg算法原理 YOLOv8-seg算法是YOLO系列中的最新进展,旨在在目标检测的基础上,进一步扩展到实例分割任务。作为一种基于卷积神经网络的深度学习模型,YOLOv8-seg不仅能够准确地检测图像中的目标,还能够为每个目标生成精确的分割掩码,从而实现更为细致的图像理解。该算法在2023年由...
这样的设计使得模型能够在同一框架下同时进行目标检测和分割。每个头部都利用前面提取和融合的特征信息,独立地输出检测结果和分割掩码。这种解耦的设计不仅提高了模型的灵活性,还使得训练过程更加高效,因为不同任务的损失函数可以独立优化,从而更好地适应各自的需求。 YOLOv8的训练过程也经过了精心设计,以确保模型能够快速...
该类的forward方法接收输入特征图,经过卷积层处理后,生成边界框和类别概率。它还包含动态锚框生成和输出格式化的逻辑。 接下来,Segment类继承自Detect,用于图像分割任务。它在构造函数中增加了掩码和原型的数量,并定义了额外的卷积层用于生成掩码系数。在forward方法中,它不仅返回检测结果,还返回掩码系数和原型。 Pose类...
uncrop_boxes_xyxy: 将裁剪后的边界框转换为原始图像坐标。通过添加裁剪框的偏移量来实现。 batched_mask_to_box: 从掩码中计算边界框。通过找到掩码的上下左右边缘,并处理空掩码的情况,返回每个掩码的边界框。 这个程序文件主要实现了一些与图像处理和掩膜相关的功能,特别是在目标检测和分割任务中。文件中包含多个...
exif_size函数用于获取图像的EXIF信息并返回修正后的图像尺寸。 verify_image和verify_image_label函数分别用于验证单个图像和图像-标签对的有效性。这些函数会检查图像的格式、尺寸以及标签的完整性,并在发现问题时返回相应的警告信息。 polygon2mask和polygons2masks函数用于将多边形转换为二进制掩码,适用于图像分割任务。