【YOLOv11[基础]】实例分割Seg | 导出ONNX模型 | ONN模型推理以及检测结果可视化 | python

已于 2024-11-07 12:47:10 修改
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分类专栏： 【改进】YOLO系列 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 python 计算机视觉 Seg
于 2024-11-07 12:36:35 首次发布
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YOLOv11模型导出全攻略：ONNX/TensorRT格式转换核心技术详解与工程实践
专注Java开发与国产数据库技术分享，涵盖达梦DM8/OceanBase/GaussDB核心原理与实战，兼及DeepSeek大模型部署、YOLOv11训练等AI技术，为开发者提供从基础到进阶的技术干货。
06-22 1282
本文详细介绍了YOLOv11模型架构与导出方法，主要内容包括：1）解析YOLOv11的创新架构设计，包括骨干网络、特征金字塔和检测头的优化；2）阐述模型导出的核心概念与准备工作；3）提供YOLOv11到ONNX格式的详细导出流程，包括基础导出步骤、高级参数配置和后处理集成策略；4）总结了常见问题解决方案。文章通过流程图和代码示例，系统性地讲解了目标检测模型从训练到部署的关键技术环节。
实战 | C# 中使用YOLOv11实现实例分割 （步骤 + 源码）
Color Space的博客
12-07 1253
其中原来的Detect变成了Segment，检测变分割，使用下面代码保存得到官方的结果图。本文主要介绍在C#中使用YOLOv11实现实例检测，并给详细步骤和源码。注意安装ultralytics最新版本，避免模型转换失败！代码部分，没有UI的代码和目标检测部分基本一致，主要是这句。
yolov8分割模型转onnx模型脚本python程序
03-12
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YOLO11 实例分割 | 导出ONNX模型 | ONNX模型推理
黎国溥
10-15 8597
本文分享YOLO11中，从xxx.pt权重文件转为.onnx文件，然后使用.onnx文件，进行实例分割任务的模型推理。用ONNX模型推理，便于算法到开发板或芯片的部署。备注：本文是使用Python，编写ONNX模型推理代码的。
YOLO11 实例分割模型做行人分割
Warmer_Sweeter
10-08 1138
点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号本文教程将一起学习如何利用 YOLO11 分割模型在图像中准确隔离和识别人物。YOLO11 实例分割模型在 Unsplash 图片上的结果引言实例分割是检测和隔离图像中单个对象的关键技术，YOLO11 是执行这项任务的最佳模型之一。在本文中，你将学习如何使用 YOLO11 分割模型有效地在图像中分割人物。我们将涵盖从设置 Python 环境和安装必要...
【YOLOv11[基础]】实例分割 + 跟踪
静谧、淡雅
10-28 1051
【YOLOv11[基础]】实例分割 + 跟踪
YOLO11 实例分割 | 自动标注 | 预标注 | 标签格式转换 | 手动校正标签
黎国溥
10-14 9218
本文分享使用YOLO11进行实例分割时，实现模型推理预标注、自动标注、标签格式转换、以及使用Labelme手动校正标签等功能。
[C++]使用纯opencv部署yolov11-seg实例分割onnx模型
FL1623863129的博客
10-05 3090
然而，可以通过一些间接的方法来实现这一目标，比如将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后使用OpenCV的DNN模块加载ONNX模型。需要注意的是，由于YOLOv11-seg是一个复杂的模型，其输出可能包含多个层的信息，因此需要仔细解析模型输出，并根据YOLOv11-seg的具体实现进行后处理。此外，由于OpenCV的DNN模块对ONNX的支持可能有限，某些YOLOv11-seg的特性可能无法在OpenCV中直接实现，这时可能需要寻找替代方案。编译项目源码，将模型，视频路径对应到源码即可运行。
一篇文章快速认识 YOLO11 | 实例分割 | 模型训练 | 自定义数据集
热门推荐
黎国溥
10-12 1万+
本文分享YOLO11的实例分割，通过自定义数据集、数据标注、标签格式转换、模型训练、模型推理和验证。目录1、数据标注2、Labelme的json转为YOLO的txt3、配置YOLO11代码工程4、数据集yaml配置文件5、YOLO11模型结构配置文件6、编写训练代码7、开始训练模型8、YOLO11模型训练——代码浅析。
【yolo11自定义实例分割训练集教程】
最新发布
记录日常码代码的点点滴滴
03-23 752
本文章介绍如何docker运行yolo11，以及如何使用yolo11进行实例分割
C++使用纯opencv部署yolov11-seg实例分割onnx模型源码.zip
10-05
在本压缩包文件中，所包含的代码是C++语言编写的，利用了OpenCV库来部署YOLOv3的实例分割模型。该模型被转换成ONNX格式，以便可以在各种框架上进行部署和运行。开发者可以借助Visual Studio 2019集成开发环境，通过...
使用 C++ 和 ONNX Runtime 框架对 YOLOv11-CLS 图像分类模型进行部署（包含详细的完整的程序和数据）
10-14
主要内容：介绍了使用 C++ 结合 ONNX Runtime 来部署YOLOv11-CLS图像分类模型的过程。项目涵盖数据准备、代码示例（含详解）、模型加载以及从图片预处理到最终预测结果展示的整体流程。文中强调了系统的高性能表现，并展示了如何灵活地更改关键配置，如置信度阈值等选项。此外，还讨论了一些后续的工作方向和技术改善计划。 适合人群：有一定C++和深度学习基础的研发人员和工程师，特别是在计算机视觉、图像识别等领域从事实际项目的开发人士。 使用场景及目标：帮助开发者搭建起一套高效的本地化部署模型架构。目标应用场景包括但不限于自动化图像检测、实时视频流监控或是安防系统的分类任务。 备注补充：文中提供的示例程序涵盖了模型加载、图片预处理到调用API获取输出的各个环节，在实践中有助于加深对于图像分类技术和ONNX Runtime框架的理解和应用技巧。
毕业设计代码-基于YOLOv11的onnx推理模型部署（OpenCV获取图像循环推理）
12-07
本文探讨了基于YOLOv11模型的onnx推理模型部署问题，结合了OpenCV进行图像数据的获取和处理，使得该模型能够在个人电脑端或嵌入式平台上运行。 YOLOv11作为YOLO系列算法中的一个版本，继承了YOLO一贯的快速准确优势...
yolov5-7.0实例分割模型转onnx再转rknn，含各个阶段代码
08-22
在本文中，我们将深入探讨如何将一个基于yolov5-7.0的实例分割模型转换为ONNX格式，然后再转换为RKNN（Rockchip Neural Network）格式，以适应rk3399pro和rk1808等硬件平台。这个过程涉及到多个步骤，包括模型的...
【教程】如何使用YOLO11进行图像分割【附源码】
阿旭的博客
11-18 4586
【教程】如何使用YOLO11进行图像分割【附源码】
YOLO11模型训练 | 目标检测与跟踪 | 实例分割 | 关键点姿态估计
黎国溥
10-11 9700
本文分享YOLO11的模型推理，检测任务包括物体分类、目标检测与跟踪、实例分割 、关键点姿态估计、旋转目标检测等。安装方式支持：默认的使用pip进行安装；也支持直接调用YOLO11源码，灵活便捷修改源码。本文支持自定义数据集，并提供详细训练参数的train.py版本，方便大家训练测试。
YOLOv8、YOLOv11获取输出结果（目标检测、关键点检测、语义分割）
qq_49110168的博客
12-23 6573
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，以其速度快和准确性高而闻名。YOLOv8、YOLOv11不仅继承了前代算法的优点，还引入了新的技术来进一步提升性能。获取Y的输出结果对于多个应用场景至关重要。获取YOLOv8、YOLOv11的输出结果，意味着我们能够从算法中获得这些关键信息，进而为后续的决策和分析提供数据支持。因此，了解如何从YOLOv8、YOLOv11获取这些输出结果，对于开发人员、研究人员以及任何希望利用这些技术的人来说，都是一个重要的课题。
yolov11的onnx模型C++ 调用
阁楼
10-26 4189
yolov11的调用
[C#]使用onnxruntime部署yolov11-onnx实例分割模型
FL1623863129的博客
10-06 2361
因此，需要使用适当的图像处理库（如OpenCV或System.Drawing）来调整图像的大小、归一化像素值，并将其转换为模型所需的张量格式。因此，在实际部署时，需要参考YOLOv11的文档和ONNX Runtime的API文档来确保正确理解和处理模型的输出。在C#中使用ONNX Runtime部署YOLOv11-ONNX实例分割模型，涉及到模型的加载、数据预处理、模型推理和后处理几个关键步骤。解析模型的输出，提取有用的信息（如检测框的坐标、类别和实例分割掩码），并根据需要进行进一步的处理或可视化。
yolov8实例分割推理可视化
02-27
### YOLOv8 实例分割推理结果可视化方法 对于YOLOv8实例分割模型，在完成图像预测之后，可以利用`plotting`功能来实现对推理结果的可视化。当调用模型进行预测时，默认情况下会返回包含检测框、类别标签以及掩码信息的结果对象。 为了展示这些结果，可以通过如下方式操作： ```python from ultralytics import YOLO import matplotlib.pyplot as plt import cv2 model = YOLO("yolov8n-seg.pt") # 加载预训练模型 results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # 对图片执行预测 for r in results: im_array = r.plot() # 绘制边界框和mask到原图上 im = cv2.cvtColor(im_array, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转换颜色空间以便显示 plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(im) plt.axis('off') plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何加载一个预先训练好的YOLOv8实例分割模型并对给定URL中的图片执行预测[^1]。通过循环遍历预测结果列表，并使用`.plot()`函数绘制出每个目标物体对应的边框及其分割掩膜至原始输入图像之上；最后借助Matplotlib库将处理后的图像呈现出来供观察者查看。 #### 关于参数配置 如果希望进一步自定义可视化的外观样式，比如调整置信度阈值、仅显示特定类别的标注或是改变画布大小等，则可以在初始化YOLO对象之前设置相应的超参选项。例如，可通过命令行解析器传递额外参数控制是否实时观看预测效果[^2]。
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