YOLOv8图像分割：ONNX模型实战指南

最新推荐文章于 2025-04-09 11:43:01 发布
最新推荐文章于 2025-04-09 11:43:01 发布
阅读量400 收藏 8
点赞数 3
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_06500/article/details/143390836
版权

YOLOv8图像分割：ONNX模型实战指南

【下载地址】YOLOv8图像分割使用ONNX模型进行推理指南分享 YOLOv8图像分割：使用ONNX模型进行推理指南欢迎来到YOLOv8图像分割教程！本资源提供了详细的指南，帮助你使用ONNX模型执行YOLOv8在图像上的目标分割任务 【下载地址】YOLOv8图像分割使用ONNX模型进行推理指南分享 项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/9e6de

项目介绍

YOLOv8图像分割项目是一个专注于使用ONNX模型进行高效目标分割的开源教程。该项目旨在帮助开发者在自己的项目中集成强大的对象分割能力，通过详细的步骤指导，从环境配置到模型推理，再到结果可视化，全面覆盖了YOLOv8图像分割的各个环节。无论你是计算机视觉领域的初学者还是资深开发者，本教程都能为你提供实用的技术支持。

项目技术分析

技术栈

  • YOLOv8：作为目标检测和分割的先进算法，YOLOv8以其高效和准确性著称。
  • ONNX：开放神经网络交换格式，使得模型可以在不同的深度学习框架之间无缝转换和运行。
  • ONNX Runtime：一个高性能的推理引擎，支持CPU和GPU，能够显著提升模型推理速度。
  • OpenCV：用于图像处理和可视化的强大工具库。
  • NumPy：用于数值计算的基础库，支持高效的数组操作。

技术实现

  1. 环境配置：详细介绍了如何安装和配置Python环境，包括ONNX Runtime、OpenCV和NumPy等关键库的安装。
  2. 模型加载：通过ONNX Runtime加载YOLOv8分割模型，确保模型能够高效运行。
  3. 图像预处理：讲解了如何对输入图像进行预处理，以符合YOLOv8模型的输入要求。
  4. 推理执行：展示了如何调用模型进行预测，并解析输出结果。
  5. 后处理与可视化：介绍了如何处理模型输出，获取边界框和分割掩模，并将结果可视化。

项目及技术应用场景

应用场景

  • 智能监控：在安防监控系统中，YOLOv8图像分割可以用于实时检测和分割监控画面中的目标，如行人、车辆等。
  • 自动驾驶：在自动驾驶系统中，图像分割技术可以帮助车辆识别道路、行人、障碍物等，提升驾驶安全性。
  • 医学影像分析：在医疗领域，图像分割技术可以用于精确分割和识别医学影像中的病变区域，辅助医生进行诊断。
  • 工业检测：在工业生产中，图像分割技术可以用于检测产品缺陷，提高生产质量。

技术优势

  • 高效性：YOLOv8算法结合ONNX Runtime，能够在保证准确性的同时，显著提升推理速度。
  • 灵活性：ONNX模型支持跨平台运行，开发者可以根据实际需求选择CPU或GPU进行推理。
  • 易用性：项目提供了详细的代码实现和步骤指导，即使是初学者也能快速上手。

项目特点

  1. 全面性：从环境配置到模型推理，再到结果可视化，项目提供了完整的解决方案。
  2. 实战性：通过实际代码示例，帮助开发者快速掌握YOLOv8与ONNX结合的图像分割技术。
  3. 高效性：结合ONNX Runtime，项目能够在保证准确性的同时，显著提升推理速度。
  4. 灵活性：支持CPU和GPU推理，开发者可以根据实际需求选择合适的硬件环境。
  5. 社区支持：作为开源项目，YOLOv8图像分割教程能够获得广泛的社区支持，开发者可以在社区中交流经验、解决问题。

通过本教程，你将能够快速掌握YOLOv8图像分割技术，并将其应用到实际项目中，提升你的计算机视觉应用能力。立即开始你的YOLOv8图像分割之旅吧！

【下载地址】YOLOv8图像分割使用ONNX模型进行推理指南分享 YOLOv8图像分割：使用ONNX模型进行推理指南欢迎来到YOLOv8图像分割教程！本资源提供了详细的指南，帮助你使用ONNX模型执行YOLOv8在图像上的目标分割任务 【下载地址】YOLOv8图像分割使用ONNX模型进行推理指南分享 项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/9e6de

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

使用OnnxRuntime实现高精度图像二类分割：C#深度学习实战
墨夶的博客
02-04 745
是一个高效的推理引擎，专门用于部署和运行机器学习模型。它支持多种硬件加速（如CPU、GPU），并且能够与多种深度学习框架无缝集成。高性能：优化的推理性能，适用于实时应用。跨平台：支持Windows、Linux、macOS等多种操作系统。硬件加速：支持CPU、GPU等多种硬件加速方式。兼容性强：支持多种深度学习框架导出的模型（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn等）。图像二类分割是指将图像划分为两个类别（通常是前景和背景）。
YOLOV8训练模型下载
热门推荐
林深时见鹿
01-18 1万+
1、但是由于YOLOV8训练模型都在Github上，国内用户访问速度上有限制，而我们下载的时候经常性几个小时都下不下来。脚本文件就会自动给你下载，你就可以解放双手和眼睛了，等着它慢慢下完即可。2、进入之后点击中文，就进入ultralytics中文文档。2、接下来就可以看到YOLOV8的模型，按需下载就行了。4、cmd命令进入脚本文件所在目录，输入如下命令。1、选择我们需要的模型，我这里选择YOLOV8。1、github上yolo的地址为。3、脚本文件和txt放在任意目录。3、我们点击模型，进入模型页面。
ONNX-YOLOv8实例分割项目教程
gitblog_00490的博客
08-19 922
ONNX-YOLOv8实例分割项目教程 ONNX-YOLOv8-Instance-SegmentationPython scripts performing Instance Segmentation using the YOLOv8 model in ONNX.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/on/ONNX-YOLOv8-Instance-Segment...
ONNX-SAM2-Segment-Anything：图像分割的强大工具
最新发布
gitblog_00949的博客
04-09 874
ONNX-SAM2-Segment-Anything：图像分割的强大工具 ONNX-SAM2-Segment-Anything Python scripts for the Segment Anythin 2 (SAM2) model in ONNX ...
yolov8-obb-onnx.rar
02-26
导出命令： model.export(format="onnx",imgsz=640,opset=12) 包含如下模型文件： yolov8n-obb.onnx yolov8s-obb.onnx yolov8m-obb.onnx yolov8l-obb.onnx yolov8x-obb.onnx
YOLOV8训练自己的模型
weixin_64443786的博客
08-12 2443
YOLOV8
YOLOv8图像分割：使用ONNX模型进行推理
深度学习领域
03-19 3273
通过以上步骤，我们展示了如何使用YOLOv8进行图像分割的完整流程，从环境配置到代码实现和结果展示。此过程适用于YOLOv8目标分割任意模型进行分割任务。希望这篇博客能够帮助您理解和实现基于YOLOv8的目标分割项目。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时留言讨论。
YOLOv5图像分割实战指南：性能优化与应用案例
[YOLOv5图像分割实战指南：性能优化与应用案例](https://opengraph.githubassets.com/2e1ab9363aaa337beebb230aefd26b83ac587f2543f92d91855c5e36d4328b28/ultralytics/yolov5/issues/11015) # 1. YOLOv5图像分割...
构建YOLOv8图像增强解决方案：一步步实战演练指南
YOLOv8图像增强解决方案概述 ## 简介 YOLOv8，作为目标检测领域的最新力作，不仅继承了YOLO系列的快速准确传统，还在图像增强技术上做出了重大创新。本章将为读者概览YOLOv8在图像增强方面的核心功能与应用场景。 ...
YOLOv5模型ONNX与OpenCV：图像目标检测的实战指南（附案例代码）
[YOLOv5模型ONNX与OpenCV：图像目标检测的实战指南（附案例代码）](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/img_convert/01965b3fdded9f2a61ba29a6b67f442f.png?x-oss-process=image/resize,s_500,m_lfit) ...
YOLOv5实战指南：从安装配置到模型训练，一站式入门指南
YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种先进的实时目标检测算法，以其速度和精度而闻名。它由Ultralytics团队开发，是YOLO算法家族的最新版本。 **安装YOLOv5** 1. 克隆YOLOv5 GitHub存储库：`git clone ...
YOLOv8实战演练：从数据预处理到结果分析的完整流程
YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种流行且高效的实时目标检测系统，它继承了YOLO系列算法快速准确的特点。YOLOv8不仅优化了前代的性能瓶颈，还引入了更多创新的特性，如增强的特征提取能力、改进的损失...
paddleseg人像分割轻量级onnx模型
03-25
PaddleSeg官方提供的轻量级PP-HumanSeg模型转换为onnx，输出为argmax的索引值。
C# Onnx segment-anything 分割万物 一键抠图
.NET 人工智能实践
03-04 1868
C# Onnx segment-anything 分割万物 一键抠图
在springboot框架上构建onnx图像识别接口
RZ_java的博客
05-31 999
首先对于模型返回的数据需要有个大体的认识，模型的返回值是由模型本身决定的，例子中他的输出结构为[图片数量][坐标（x,y,w,h）加标签匹配度][8400（固定值，模型各尺度输出特征图叠加之后的结果）]图片处理需要依赖OpenCv，我使用的4.8.0版本，从官网下载的jar包和dll。1.获取模型文件，获取他所需input参数，本文使用的yoloV8提供的demo模型，为（1,3,640,640），80个标签。处理之后的map就是图片上需要标记的框及识别的标签。3.把图片数据放入模型中运算，得到结果集。
YOLOv8图像分割：使用ONNX模型进行推理指南
gitblog_06583的博客
10-31 433
YOLOv8图像分割：使用ONNX模型进行推理指南 【下载地址】YOLOv8图像分割使用ONNX模型进行推理指南分享 YOLOv8图像分割：使用ONNX模型进行推理指南欢迎来到YOLOv8图像分割教程！本资源提供了详细的指南，帮助你使用ONNX模型执行YOLOv8在图像上的目标分割任务 ...
深度学习之图像分割模型部署入门 （三），案例实战值得一看（PyTorch，Android Studio，ONNX，optimize_for_mobile）
Keep_Trying_Go的博客
10-06 1173
从ONNX和使用的情况来看，对于ONNX中间格式表示进行推理更加的稳定，除了对于pytorch官方提供的一些目标检测模型在转换为ONNX中间格式存在问题以外，其他目前没有太大的问题。但是对于中间表示格式存在的问题比较大，当模型结构比较复杂的时候,使用和会发现保存的模型在推理阶段结果是错误的，如果使用保存模型的话，中间特别容易出现问题，如果模型比较复杂或者中间的数据格式存在字典之类的就容易出现问题，因此建议还是使用ONNX中间表示格式。
FCN图像分割和QT 6.6.0 加载分割FCN_Resnet50.ONNX模型文件进行图像分割（过程详解）
Keep_Trying_Go的博客
08-18 879
最终库版本选择qt==6.6.0(不一定是这个版本)本文主要是基于PyTorch官方提供的分割预训练模型转换为ONNX之后应用到QT中，和上一节讲到的在QT中加载目标检测ONNX模型一样，加载ONNX分割模型也需要注意torch版本的问题，在QT中基于OpenCV加载分割的ONNX模型文件，在处理数据以及结果的过程中相对较复杂，还是建议读者先看前几篇博文，再来看本文也许会更好理解。
opencv C++ 大模型实战
04-03
<think>好的，我现在需要帮助用户寻找关于使用OpenCV和C++进行大模型实战的教程或资料。首先，我得理解用户的需求。用户提到“大模型”，可能指的是大规模机器学习模型，比如深度学习中的大型神经网络模型，例如卷积神经网络（CNN）、YOLO、ResNet等。OpenCV本身主要用于计算机视觉任务，虽然它传统上更偏向于图像处理和传统算法，但近年来也集成了一些深度学习模块。 接下来，我需要考虑OpenCV在C++环境下对大型模型的支持情况。根据引用[2]提到的内容，OpenCV的`StatModel::predict`方法可以用于模型预测，并且支持随机树等算法。这可能意味着OpenCV内置了一些机器学习模型，但用户可能需要的是更大型的预训练模型，比如TensorFlow或PyTorch中的模型，然后通过OpenCV的DNN模块加载和运行这些模型。 用户可能希望找到如何用C++和OpenCV实现这些大模型的教程。我需要回忆一下OpenCV的DNN模块是否支持加载外部训练好的模型。是的，OpenCV的DNN模块支持加载如Caffe、TensorFlow、ONNX等格式的模型。所以，可能的教程方向包括如何使用OpenCV的DNN模块来加载和运行预训练的大模型，进行推理任务。 接下来，我需要考虑是否有相关的官方文档或可靠的第三方资源。例如，OpenCV的官方文档中有关于DNN模块的详细说明，包括如何加载模型、进行前向传播等。此外，引用[1]提到关于设计Qt风格的C++ API的文章，这可能与代码结构有关，但不确定是否直接相关。引用[3]提到的动态窗口法导航示例可能与实际应用场景相关，但可能不涉及大模型。 用户可能需要具体的步骤指南，比如从安装OpenCV开始，配置DNN模块，下载预训练模型，编写C++代码进行推理。此外，可能需要处理图像预处理、后处理，以及性能优化等内容。 然后，我需要检查是否有推荐的资源或教程。例如，OpenCV的官方教程、GitHub上的示例项目、博客文章等。例如，OpenCV的GitHub仓库可能有示例代码，或者像LearnOpenCV这样的网站可能有相关教程。 另外，考虑到用户使用的是C++，可能需要指导如何避免常见的陷阱，比如内存管理、模型路径设置、输入数据的正确格式化等。同时，可能需要提到使用OpenCV的DNN模块时，如何支持不同的后端（如Intel的Inference Engine、CUDA等）来加速推理，尤其是在处理大模型时，性能优化非常重要。 最后，用户可能需要了解如何将训练好的模型从其他框架转换到OpenCV可用的格式，比如使用ONNX作为中间格式，或者直接使用TensorFlow的冻结图。这部分可能需要额外的工具和步骤，比如使用OpenCV的Python脚本来转换模型，然后在C++中加载。 总结来说，回答需要涵盖以下几个部分： 1. OpenCV的DNN模块介绍及其对大模型的支持。 2. 具体的步骤，包括安装、配置、加载模型、预处理、推理、后处理。 3. 推荐的资源和教程链接。 4. 常见问题及解决方法，比如模型转换、性能优化。 5. 相关应用的例子，如图像分类、目标检测等。 需要确保回答的结构清晰，逐步引导用户实现目标，并引用相关的参考资料。同时，根据用户提供的引用，引用[2]中的StatModel::predict可能与传统机器学习模型有关，而DNN模块更适合大模型，所以需要明确区分。</think>### 使用OpenCV和C++进行大模型实战的指南 #### 1. OpenCV对大模型的支持 OpenCV从3.3版本开始通过`DNN`模块支持深度学习模型的推理，可加载预训练的Caffe、TensorFlow、PyTorch（需转为ONNX格式）等框架的模型[^1]。例如，YOLOv4、ResNet等大模型均可通过以下步骤实现： 1. **模型下载**：从官方仓库获取预训练模型（`.weights`、`.prototxt`或`.onnx`文件）。 2. **模型加载**：使用`cv::dnn::readNetFrom...`系列函数加载模型。 3. **推理配置**：设置计算后端（如CUDA、OpenCL）和目标设备（CPU/GPU）。 #### 2. 实战步骤示例（以YOLOv4目标检测为例） **代码框架：** ```cpp #include <opencv2/dnn.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> int main() { // 加载模型和配置文件 cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNet("yolov4.weights", "yolov4.cfg"); net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); // 读取图像并转换为Blob cv::Mat img = cv::imread("input.jpg"); cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(img, 1/255.0, cv::Size(416,416)); // 前向传播 net.setInput(blob); std::vector<cv::Mat> outputs; net.forward(outputs, net.getUnconnectedOutLayersNames()); // 解析检测结果（需实现后处理逻辑） // ... return 0; } ``` **关键点：** - **预处理**：使用`blobFromImage`标准化输入尺寸和数值范围。 - **后处理**：解析输出层数据，应用非极大值抑制（NMS）过滤冗余检测框。 #### 3. 学习资源推荐 1. **官方文档**： - [OpenCV DNN模块文档](https://docs.opencv.org/4.x/d6/d0f/group__dnn.html) - 示例代码：`opencv/samples/dnn`目录中的`object_detection.cpp`。 2. **实战教程**： - [LearnOpenCV - YOLOv4使用指南](https://learnopencv.com/yolov4-in-opencv/) - [基于OpenCV的实时目标检测](https://www.pyimagesearch.com/2020/02/10/opencv-dnn-with-nvidia-gpus-1549-faster-yolo-ssd-and-mask-r-cnn/)（需适配为C++代码） 3. **模型优化**： - 使用半精度（FP16）或量化模型减少内存占用。 - 通过`cv::dnn::DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE`启用Intel推理加速。 #### 4. 常见问题 - **模型转换**：若使用PyTorch模型，需先导出为ONNX格式： ```python import torch dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx") ``` - **性能瓶颈**：若推理速度慢，检查是否启用了GPU加速，或尝试减小输入图像尺寸。 #### 5. 应用场景 - **工业检测**：使用分类模型识别产品缺陷。 - **自动驾驶**：结合动态窗口法（引用[3]中的导航算法）实现实时避障。 - **医学影像分析**：加载预训练的UNet模型进行病灶分割。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

倪湛胤

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值