在本研究中,我们采用了名为“Atelectasis”的数据集,以支持对YOLOv8-seg模型的训练,旨在改进其在X光胸片中肺部结构的分割能力。该数据集专注于肺部解剖结构的精确识别,特别是针对左肺和右肺的分割任务。通过对该数据集的深入分析,我们可以更好地理解其构成及其在模型训练中的重要性。
基于改进YOLOv8n-seg的蟹塘水草区域分割与定位方法 目前蟹塘内水草清理以人工作业为主,劳动强度大,作业效率低,自动水草清理船能大幅降低劳动强度,提高作业效率,而确定蟹塘水草分布是规划水草清理船高效作业路径的关键基... 孙月平,刘勇,郭佩璇,... - 《农业工程学报》 被引量: 0发表: 2024年0...
1、发明目的:本发明的目的是提供一种目标检测精度及效率高的基于segnext结构和分层重排mlp的yolov8-hire目标检测方法及系统。 2、技术方案:为实现上述目的,本发明所述的一种基于segnext结构和分层重排mlp的yolov8-hire目标检测方法,包括以下步骤: 3、步骤s1:选择ms coco 2017数据集; 4、步骤s2:将yolov8网络的back...
建筑结构图像分割系统: yolov8-seg-LSKNet 1.研究背景与意义 参考博客 博客来源 研究背景与意义 随着城市化进程的加快,建筑行业的快速发展对建筑结构的设计、施工和维护提出了更高的要求。在这一背景下,建筑结构图像的自动化分析与处理逐渐成为研究的热点。图像分割技术作为计算机视觉领域的重要任务之一,能够有效地将图...