libtorch yolov5-seg

原创 已于 2024-03-12 16:49:19 修改 · 478 阅读 · 11 ·
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#YOLO

于 2024-03-07 22:14:00 首次发布
作者在GitHub上未能找到正确的libtorch版本的Yolov5-seg代码，因此创建了自己的版本，解决了将160x160大小的tensorresize作为分割结果的问题。同时，还分享了libtorchyolov8-seg的代码链接。
Yolo-v5

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Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

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yolov5-seg输出数据结构
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YOLOv5-seg 是 YOLOv5 的一个扩展版本，用于实现**实例分割**任务。在实例分割中，模型不仅需要检测出图像中的物体边界框，还需要为每个检测到的物体生成像素级的分割掩膜（mask）。因此，YOLOv5-seg 的输出结构相比标准的目标检测模型更加复杂。 ### 输出数据结构 YOLOv5-seg 的模型输出通常是一个包含多个字段的张量或字典结构，主要包括以下几类信息： 1. **边界框坐标（Bounding Box Coordinates）** 每个检测到的物体都会有一个边界框，通常以 `[x_min, y_min, x_max, y_max]` 或 `[x_center, y_center, width, height]` 的形式表示。这些坐标是相对于图像尺寸归一化后的浮点数。 2. **类别置信度（Class Confidence）** 每个检测框对应一个或多个类别的置信度分数，表示该物体属于某一类的概率。 3. **分割掩膜（Segmentation Masks）** 对于每个检测到的物体，YOLOv5-seg 会生成一个二进制掩膜（mask），表示该物体在图像中的像素位置。掩膜通常是一个二维数组，大小为 `(height, width)`，其中值为 `True` 或 `1` 表示该像素属于该物体。 4. **关键点信息（可选）** 如果模型被配置为检测关键点（如人体姿态估计），输出中还会包含关键点坐标及其置信度。 ### 示例输出格式 假设模型对一张图像进行了推理，输出结果可能如下： ```python { 'boxes': tensor([[x1, y1, x2, y2], ...]), # 边界框坐标 'labels': tensor([class_id1, class_id2, ...]), # 类别标签 'scores': tensor([score1, score2, ...]), # 类别置信度 'masks': tensor([[[[0, 0, 0, ..., 0], [0, 1, 1, ..., 0], ..., [0, 0, 0, ..., 0]]], ...]) # 分割掩膜 } ``` ### 推理输出解析 在实际使用中，YOLOv5-seg 的推理输出可以通过 `predict.py` 脚本获取，输出的掩膜可以可视化为图像，显示每个物体的精确轮廓。例如： ```bash python segment/predict.py --weights yolov5s-seg.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images ``` 运行上述命令后，模型会在 `runs/predict-seg/exp/` 目录下生成带有分割掩膜的图像结果，可以通过以下方式查看： ```python from IPython.display import display display.Image(filename='runs/predict-seg/exp/zidane.jpg', width=600) ``` ### 模型训练配置 在训练 YOLOv5-seg 模型时，需要准备特定的数据集格式，通常包括图像、标注文件（如 COCO 格式）以及对应的掩膜文件。训练过程中，模型会学习如何同时预测边界框和分割掩膜[^2]。 ### 相关问题 1. 如何在YOLOv5-seg中可视化分割掩膜？ 2. YOLOv5-seg的训练数据格式是什么样的？ 3. 如何评估YOLOv5-seg模型的分割性能？ 4. YOLOv5-seg与YOLOv8-seg在输出结构上有何异同？ 5. 如何将YOLOv5-seg模型部署到边缘设备上？
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