OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)

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原文链接:实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)

导  读

    本文主要介绍如何使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)。  

背景介绍

    在本文中,我将介绍如何使用YoloV8在猪的自定义数据集上进行实例分割,以识别和跟踪它们的不同姿态。

数据集

    使用的数据集来源于Kokkenborg Aps,下载地址:

https://365ucl.sharepoint.com/:f:/s/dataset-oft/Eicf36oizq1DvISOjGEHuwABFA6z1Z22zewM2rPWJzFBWg?e=y88D5Y

    样本图片:

    标注好的json文件:

    注意:数据集是使用LabelMe标注的,是json格式

https://github.com/wkentaro/labelme

    YoloV8使用的是txt格式,这里可以借助labelme2yolo来转换:

https://pypi.org/project/labelme2yolo/

1.转换JSON格式文件,划分训练集和验证集 

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