yolact实时分割

最新推荐文章于 2024-07-26 10:23:17 发布
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分类专栏： 深度学习宝典
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/103657932
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Yolact是一种轻量级的实时对象分割方法，其GitHub链接为https://github.com/dbolya/yolact。该框架提供两种配置，分别基于Resnet50-FPN和Resnet101-FPN，其中Resnet50-FPN在550像素图像大小下能达到33.5 FPS，mAP为34.1，权重文件大小约为129M；而Resnet101-FPN虽然速度稍慢，但mAP提升至34.6。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

yolact

 

https://github.com/dbolya/yolact

权重129M

Image Size    Backbone    FPS    mAP    Weights    
550    Resnet50-FPN    33.5    34.1    yolact_plus_resnet50_54_800000.pth    权重100多m


550    Resnet101-FPN    27.3    34.6    yolact_plus_base_54_800000.pth  

【经典论文解读】YOLACT 实例分割（YOLOv5、YOLOv8实例分割的基础）
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04-30 3万+
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04-30 159
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yolact训练自己的数据
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07-26 1633
yolact是第一个在COCO 数据集上做到**实时的实例分割模型**（大于30FPS），其将问题划分成两个平行的分支，一个分支由特征金字塔的**P3**层，经过Protonet预测**mask**，另一个分支通过**P3-P7特征层**预测**类别、包围框以及mask的系数coefficient**。另外还提出了比NMS更快的方法**Fast NMS**。
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安装labelme pip3 install labelme labelme 打开后放入图片并进行标注，如： 寻找合适的图片并进行一一标注，保存后会生成.json文件。 下载代码并安装必要的包 git clone https://github.com/x0rzkov/yolact-mini-docker.git 安装tensorflow, tensorboard, pytorch等 更改…/data/config.py文件 1.更改custom相关信息 CUSTOM_CLASSES = ('phone
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yolact
03-28
乳脂状 这是文件中的代码： 我已经使用并更新了的代码 此存储库将帮助您检测和分割汽车实例： 安装 克隆此存储库并输入： git clone https://github.com/Priyashbhugra/yolact.git cd yolact 创建Anaconda环境： conda create -n yolact 运行以下命令并等待直到创建环境： conda create -n yolact conda activate yolact 运行以下命令并等待直到创建环境： conda env create -f environment.yml ` 评估 这是在COCO数据集上预训练的YOLACT模型： 下载Resnet101-FPN ---------- 我仅使用Resnet101-FPN作为骨干网。 要评估模型，请将相应的权重文件放在weights目录中，然后运行以下
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通过opencv-python调用摄像头, 传入YOLACT模型进行实时在线的目标检测和MASK标记. 详见博客 https://blog.youkuaiyun.com/Augurlee/article/details/103574125
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YOLACT：实时实例分割的简单卷积网络与COCO性能
"本文讨论了一种名为YOLACT的实时实例分割模型，该模型在MS COCO数据集上实现了高效且准确的实例分割。YOLACT以33.5fps的速度在单个TitanXp GPU上达到了29.8mAP，超越了以往的实时实例分割方法。其创新之处在于将...
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