实例分割Yolact边缘端部署 （四） 利用预训练模型快速标注

最新推荐文章于 2025-05-04 15:54:30 发布
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分类专栏： 深度学习训练与移植 文章标签： python numpy 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangxiaobei2017/article/details/127615268
本文介绍了如何利用Yolact预训练模型对数据集进行快速标注，包括理解Yolact的evalimage()和prep_display()推理流程，增加label导出函数，以及推理并生成json标签的详细步骤。

实例分割Yolact边缘端部署 （四） 利用预训练模型快速标注

快速标注流程

  • 预训练模型 如果数据集类别在coco类别内，那可以直接下载yolact的预训练模型yolact_resnet50_54_800000.pth。如果是新的类别，那可以进行少量标注，然后训练一个初始版model。
  • 利用预训练模型对数据集图像进行推理，并将推理结果保存成json格式。

1. yolact推理流程

1.1 evalimage()

  • 首先定位yolact推理单张图像的流程，利用eval.py加载模型对图像进行推理，从函数def evalimage可以看出， preds = net(batch)就获得了推理结果，prep_display()对结果进行了显示。
def evalimage(net:Yolact
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