技术标签: YOLO 目标检测 人工智能 pytorch 图像分割 YOLO系列
- 由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。
- 更多精彩内容,可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看
- 基于DETR的人脸伪装检测
- YOLOv7训练自己的数据集(口罩检测)
- YOLOv8训练自己的数据集(足球检测)
- YOLOv5:TensorRT加速YOLOv5模型推理
- YOLOv5:IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
- 玩转Jetson Nano(五):TensorRT加速YOLOv5目标检测
- YOLOv5:添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
- YOLOv5:yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
- Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
- YOLOv5:使用7.0版本训练自己的实例分割模型(车辆、行人、路标、车道线等实例分割)
- 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目
- YOLOv8是YOLO系列实时目标检测器的最新版本,在准确性和速度方面提供了尖端的性能。基于以前的YOLO版本的进步,YOLOv8引入了新的功能和优化,使其成为各种应用中各种目标检测任务的理想选择。
- YOLOv8官方文档:https://docs.ultralytics.com/
- Segment Anything Model(SAM)是一种尖端的图像分割模型,可以进行快速分割,为图像分析任务提供无与伦比的多功能性。SAM 构成了 Segment Anything 计划的核心,这是一个开创性的项目,引入了用于图像分割的新颖模型、任务和数据集。
- SAM 的先进设计使其能够在无需先验知识的情况下适应新的图像分布和任务,这一功能称为零样本传输。SAM 在庞大的SA-1B 数据集上进行训练,该数据集包含超过 10 亿个掩模,分布在 1100 万张精心策划的图像中,SAM 表现出了令人印象深刻的零样本性能,在许多情况下超越了之前完全监督的结果。
- Segment Anything Model (SAM) 的主要特征
- 即时分割任务: SAM 在设计时考虑了即时分割任务,允许它根据任何给定的提示生成有效的分割掩码,例如识别对象的空间或文本线索。
- 高级架构: Segment Anything Model 采用强大的图像编码器、提示编码器和轻量级掩模解码器。这种独特的架构可以在分割任务中实现灵活的提示、实时掩模计算和歧义感知。
- SA-1B 数据集: SA-1B 数据集由 Segment Anything 项目引入,在 1100 万张图像上包含超过 10 亿个掩模。作为迄今为止最大的分割数据集,它为 SAM 提供了多样化、大规模的训练数据源。
- 零样本性能: SAM 在各种分段任务中显示出出色的零样本性能,使其成为适用于各种应用的即用型工具,并且对快速工程的需求极小。
- 要深入了解 Segment Anything 模型和 SA-1B 数据集,请访问Segment Anything 网站并查看研究论文Segment Anything。
- Fast Segment Anything Model (FastSAM) 是一种新颖的、基于 CNN 的实时解决方案,适用于 Segment Anything 任务。此任务旨在根据各种可能的用户交互提示来分割图像中的任何对象。FastSAM 显着降低了计算需求,同时保持了具有竞争力的性能,使其成为各种视觉任务的实用选择。
- FastSAM 旨在解决Segment Anything Model (SAM) 的局限性,SAM 是一种需要大量计算资源的重型 Transformer 模型。FastSAM 将分段任何任务解耦为两个连续阶段:全实例分段和提示引导选择。第一阶段使用YOLOv8-seg生成图像中所有实例的分割掩模。在第二阶段,它输出与提示相对应的感兴趣区域。
- 主要特征
- 实时解决方案:通过利用 CNN 的计算效率,FastSAM 为分段任务提供实时解决方案,使其对于需要快速结果的工业应用很有价值。
- 效率和性能: FastSAM 在不影响性能质量的情况下显着减少了计算和资源需求。它实现了与 SAM 相当的性能,但大大减少了计算资源,从而实现了实时应用。
- 提示引导的分割: FastSAM 可以在各种可能的用户交互提示的引导下分割图像中的任何对象,从而在不同场景下提供灵活性和适应性。
- 基于 YOLOv8-seg: FastSAM 基于YOLOv8-seg,这是一个配备实例分割分支的对象检测器。这使得它能够有效地生成图像中所有实例的分割掩模。
- 基准竞争结果:在 MS COCO 上的对象提议任务中, FastSAM在单个 NVIDIA RTX 3090 上以明显更快的速度获得了高分,展示了其效率和能力。
- 实际应用:所提出的方法以非常高的速度(比当前方法快数十或数百倍)为大量视觉任务提供了一种新的实用解决方案。
- 模型压缩可行性: FastSAM 展示了一种路径的可行性,该路径可以通过在结构之前引入人工先验来显着减少计算工作量,从而为一般视觉任务的大型模型架构开辟新的可能性。
- 熟悉Python
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.6.0
Pillow>=7.1.2
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.64.0
tensorboard>=2.4.1
pandas>=1.1.4
seaborn>=0.11.0
pip install ultralytics
# 或者
pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 国内清华源,下载速度更快
- 官方YOLOv8源代码地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
Cloning into 'ultralytics'...
remote: Enumerating objects: 4583, done.
remote: Counting objects: 100% (4583/4583), done.
remote: Compressing objects: 100% (1270/1270), done.
remote: Total 4583 (delta 2981), reused 4576 (delta 2979), pack-reused 0
Receiving objects: 100% (4583/4583), 23.95 MiB | 1.55 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (2981/2981), done.
请到
https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
网站下载源代码zip压缩包。
yolo predict model=FastSAM-s.pt source=images/bird.jpeg
[1] YOLOv8 源代码地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics.git.
[2] YOLOv8 Docs:https://docs.ultralytics.com/
[3] https://docs.ultralytics.com/models/fast-sam/
[4] https://github.com/CASIA-IVA-Lab/FastSAM
[5] https://arxiv.org/abs/2306.12156
[6] Xu Zhao, Wenchao Ding, Yongqi An, Yinglong Du, Tao Yu, Min Li, Ming Tang, Jinqiao Wang. Fast Segment Anything. 2023
- 由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。
- 更多精彩内容,可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看
- 基于DETR的人脸伪装检测
- YOLOv7训练自己的数据集(口罩检测)
- YOLOv8训练自己的数据集(足球检测)
- YOLOv5:TensorRT加速YOLOv5模型推理
- YOLOv5:IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
- 玩转Jetson Nano(五):TensorRT加速YOLOv5目标检测
- YOLOv5:添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
- YOLOv5:yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
- Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
- YOLOv5:使用7.0版本训练自己的实例分割模型(车辆、行人、路标、车道线等实例分割)
- 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目
文章浏览阅读2w次,点赞7次,收藏51次。四个步骤1.创建C++ Win32项目动态库dll 2.在Win32项目动态库中添加 外部依赖项 lib头文件和lib库3.导出C接口4.c#调用c++动态库开始你的表演...①创建一个空白的解决方案,在解决方案中添加 Visual C++ , Win32 项目空白解决方案的创建:添加Visual C++ , Win32 项目这......_c#调用lib
文章浏览阅读4.6k次。苹方字体是苹果系统上的黑体,挺好看的。注重颜值的网站都会使用,例如知乎:font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, Helvetica Neue, PingFang SC, Microsoft YaHei, Source Han Sans SC, Noto Sans CJK SC, W..._ubuntu pingfang
文章浏览阅读159次。表单表单概述表单标签表单域按钮控件demo表单标签表单标签基本语法结构<form action="处理数据程序的url地址“ method=”get|post“ name="表单名称”></form><!--action,当提交表单时,向何处发送表单中的数据,地址可以是相对地址也可以是绝对地址--><!--method将表单中的数据传送给服务器处理,get方式直接显示在url地址中,数据可以被缓存,且长度有限制;而post方式数据隐藏传输,_html表单的处理程序有那些
文章浏览阅读1.2k次。使用说明:开启Google的登陆二步验证(即Google Authenticator服务)后用户登陆时需要输入额外由手机客户端生成的一次性密码。实现Google Authenticator功能需要服务器端和客户端的支持。服务器端负责密钥的生成、验证一次性密码是否正确。客户端记录密钥后生成一次性密码。下载谷歌验证类库文件放到项目合适位置(我这边放在项目Vender下面)https://github.com/PHPGangsta/GoogleAuthenticatorPHP代码示例://引入谷_php otp 验证器
文章浏览阅读4.3k次,点赞5次,收藏11次。matplotlib.plot画图横坐标混乱及间隔处理_matplotlib更改横轴间距
文章浏览阅读2.2k次。①Storage driver 处理各镜像层及容器层的处理细节,实现了多层数据的堆叠,为用户 提供了多层数据合并后的统一视图②所有 Storage driver 都使用可堆叠图像层和写时复制(CoW)策略③docker info 命令可查看当系统上的 storage driver主要用于测试目的,不建议用于生成环境。_docker 保存容器
文章浏览阅读834次,点赞27次,收藏13次。网络拓扑结构是指计算机网络中各组件(如计算机、服务器、打印机、路由器、交换机等设备)及其连接线路在物理布局或逻辑构型上的排列形式。这种布局不仅描述了设备间的实际物理连接方式,也决定了数据在网络中流动的路径和方式。不同的网络拓扑结构影响着网络的性能、可靠性、可扩展性及管理维护的难易程度。_网络拓扑csdn
文章浏览阅读1.8k次,点赞5次,收藏8次。IOS系统Date的坑要创建一个指定时间的new Date对象时,通常的做法是:new Date("2020-09-21 11:11:00")这行代码在 PC 端和安卓端都是正常的,而在 iOS 端则会提示 Invalid Date 无效日期。在IOS年月日中间的横岗许换成斜杠,也就是new Date("2020/09/21 11:11:00")通常为了兼容IOS的这个坑,需要做一些额外的特殊处理,笔者在开发的时候经常会忘了兼容IOS系统。所以就想试着重写Date函数,一劳永逸,避免每次ne_date.prototype 将所有 ios
文章浏览阅读5.3k次。方法一:用PLSQL Developer工具。 1 在PLSQL Developer的sql window里输入select * from test for update; 2 按F8执行 3 打开锁, 再按一下加号. 鼠标点到第一列的列头,使全列成选中状态,然后粘贴,最后commit提交即可。(前提..._excel导入pl/sql
文章浏览阅读83次。Git常用命令速查手册1、初始化仓库git init2、将文件添加到仓库git add 文件名 # 将工作区的某个文件添加到暂存区 git add -u # 添加所有被tracked文件中被修改或删除的文件信息到暂存区,不处理untracked的文件git add -A # 添加所有被tracked文件中被修改或删除的文件信息到暂存区,包括untracked的文件...
文章浏览阅读202次。分享119个ASP.NET源码总有一个是你想要的_千博二手车源码v2023 build 1120
文章浏览阅读1.8k次。版权声明:转载请注明出处 http://blog.csdn.net/irean_lau。目录(?)[+]1、缺省构造函数。2、缺省拷贝构造函数。3、 缺省析构函数。4、缺省赋值运算符。5、缺省取址运算符。6、 缺省取址运算符 const。[cpp] view plain copy_空类默认产生哪些类成员函数