23、计算机视觉：图像标注、目标检测与U-Net图像分割

计算机视觉：图像标注、目标检测与U-Net图像分割

在计算机视觉领域，图像标注、目标检测和图像分割是重要的任务。下面将详细介绍相关工具、模型以及U-Net在视网膜血管分割中的应用。

图像标注工具

在处理自己的数据集时，图像标注是必不可少的步骤。有两款工具值得关注：
- labelImg ：这是一款非常实用的图像标注工具，由Tzutalin在众多贡献者的帮助下创建，遵循MIT开源许可。安装和使用步骤如下：
1. 在VS Code终端运行DOS代码 pip install labelImg ，几秒钟内即可完成软件安装。
2. 安装完成后，在终端运行 labelImg ，就能在窗口界面中使用该软件。
- Autodistill ：2023年6月出现的新库工具，可用于为YOLOv8自动标注图像。它是一个Python包，能将大型基础模型的知识迁移到小型模型，以构建实时运行的AI应用。不过，在尝试使用它进行一个Roboflow牛奶瓶检测项目时，即使使用拥有16GB GPU内存的Tesla T4，也无法运行项目代码。

目标检测模型

• YOLO-NAS ：2023年5月，Deci AI发布了用于目标检测的YOLO-NAS模型。其中，NAS代表“Neural Architecture Search”，这是Deci发明的一种自动设计神经网络架构的技术。Deci在其GitHub仓库Deci/super-gradient中宣称，新的YOLO-NAS具有最先进