基于YOLO8的图片实例分割系统

2024-09-08 06:28

本文主要是介绍基于YOLO8的图片实例分割系统,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 在线体验
  • 快速开始
  • 一、项目介绍篇
    • 1.1 YOLO8
    • 1.2 ultralytics
    • 1.3 模块介绍
      • 1.3.1 scan_task
      • 1.3.2 scan_taskflow.py
      • 1.3.3 segment_app.py
  • 二、核心代码介绍篇
    • 2.1 segment_app.py
    • 2.2 scan_taskflow.py
  • 三、结语

代码资源:计算机视觉领域YOLO8技术的图片实例分割实现

在线体验

  • 基于YOLO8的图片实例分割系统
    在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 基于opencv的摄像头实时图片实例分割
    在这里插入图片描述

快速开始

  1. 创建anaconda环境
conda create -n XXX python=3.10
  1. pytorch安装
# 查看cuda版本(示例为:11.8)
nvcc -V

在这里插入图片描述

# 安装对应版本的pytorch
# 官网:https://pytorch.org/# pip安装
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118# conda安装,建议配置conda国内镜像源
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

在这里插入图片描述

  1. 其他依赖包安装
pip install -r ./requirements-segment.txt
  1. 网页界面如下,可在示例图片中快速进行试验
python segment_app.py

在这里插入图片描述

一、项目介绍篇

在深度学习和计算机视觉的交汇点上,YOLO8以其创新的架构和优化的性能,成为了图像实例分割领域的佼佼者。本项目依托于YOLO8算法,开发了一个先进、用户友好的图像实例分割平台,致力于为客户提供一个高效且易于集成的解决方案。通过直观的操作界面和强大的功能集合,用户可以便捷地执行图像实例分割任务,无论是在云平台还是个人设备上。

1.1 YOLO8

  • YOLO8是最新的图像实例分割算法,延续了YOLO(You Only Look Once)系列的创新精神。它不仅继承了YOLO系列算法的速度和效率,还通过一系列创新性的改进,使其能够处理更加复杂的实例分割任务。YOLO8通过引入先进的网络架构和训练技术,显著提升了分割的精确度和稳定性,特别是在处理小物体和重叠物体时表现出色。
  • YOLO8算法的主要创新点包括:
    1. 先进的网络架构:YOLO8采用了更复杂的网络结构,通过增加网络深度和宽度,增强了对图像特征的捕捉能力,从而更准确地进行实例分割。
    2. 精细化的锚框系统:YOLO8对锚框机制进行了精细化调整,使其能够更灵活地适应各种尺寸和形状的物体,有效降低了分割错误。
    3. 创新的数据增强策略:通过采用一系列创新的数据增强技术,YOLO8提升了模型对多样化场景的适应性,增强了其在不同环境下的表现。
    4. 高效的训练流程:YOLO8引入了优化的损失函数和训练算法,不仅加快了训练过程,还确保了模型在实例分割任务上的高性能。
  • YOLO8的这些创新使其在需要实时处理的领域,如医疗影像分析、工业自动化检测等,展现出巨大的应用潜力。尽管YOLO8的完整细节和性能数据还未完全公开,但其在图像实例分割领域的突破已经吸引了学术界和工业界的广泛关注。

1.2 ultralytics

  • Ultralytics是一家专注于计算机视觉和人工智能技术的公司,以其开发的高性能目标检测模型YOLO(You Only Look Once)而闻名。YOLO模型以其快速和准确的目标检测能力在业界获得了广泛认可,特别是在需要实时处理的场合,如视频监控、自动驾驶和工业自动化等领域。
  • Ultralytics的YOLO算法通过单次前向传播即可预测图像中的物体位置和类别,与传统的多步骤检测方法相比,大大提高了检测速度。随着YOLO算法的迭代发展,Ultralytics不断推出新版本,如YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等,每个版本都在准确性、速度和易用性方面进行了优化。
  • 除了目标检测,Ultralytics还提供其他AI解决方案,包括图像分割、数据标注工具和模型部署服务。公司致力于推动AI技术的创新和应用,帮助企业实现智能化转型。Ultralytics的技术和产品因其高效性和可靠性,在全球范围内拥有众多用户和合作伙伴。

1.3 模块介绍

在这里插入图片描述

1.3.1 scan_task

  • 构建了执行的任务,用于为scan_taskflow提供可执行对象

1.3.2 scan_taskflow.py

  • 基于open-cv2的本地界面系统

1.3.3 segment_app.py

  • gradio页面代码

二、核心代码介绍篇

2.1 segment_app.py

import cv2
import gradio as gr
from scan_task import ScanSegmentscan_model = ScanSegment(version='YOLOv8n', use_gpu=False)def segment_scan(frame, show_box, box_color, text_color, text_size=50, y_pos=0):'''show_box: 是否显示检测框box_color: 检测框颜色 默认:(0, 255, 0)text_color: 显示文字颜色 默认:(0, 0, 255)text_size: 显示文字大小 默认:20y_pos: y轴位置偏移量 默认:0'''# 将 16进制 颜色表示式转换为 RGB 格式# 将 16进制 颜色表示式转换为 RGB 格式box_color = tuple(int(box_color[i:i + 2], 16) for i in (1, 3, 5))text_color = tuple(int(text_color[i:i + 2], 16) for i in (5, 3, 1))frame, _ = scan_model.run(frame, show_box=show_box, box_color=box_color,text_color=text_color, text_size=text_size, y_pos=y_pos)return framedef show_box_change(show_box):if show_box:return gr.update(visible=True)else:return gr.update(visible=False)if __name__ == '__main__':examples = [[cv2.imread('./examples/image_detection.jpg')]]with gr.Blocks() as demo:with gr.Tabs():# 图片分割with gr.Tab(label='图片实例分割') as tab1:gr.Markdown(value="# 图片实例分割")with gr.Row(variant="panel"):with gr.Column():img_input1 = gr.Image(label="上传图片输入", mirror_webcam=False)show_box = gr.Checkbox(label="显示检测框", value=False)with gr.Row(visible=False, variant="panel") as box_config:box_color = gr.ColorPicker(label="检测框颜色", value='#00FF00')text_color = gr.ColorPicker(label="检测文字颜色", value='#FF0000')text_size = gr.Slider(20, 50, value=20, step=1, label="检测框文字大小")y_pos = gr.Slider(-50, 50, value=0, step=1, label="检测框文字偏移量")with gr.Row(variant="panel"):submit_bn1 = gr.Button(value='上传')clear_bn1 = gr.ClearButton(value='清除')img_out1 = gr.Image(label="图片实例分割输出", mirror_webcam=False)# 添加演示用例gr.Examples(label='上传示例图片', examples=examples, fn=segment_scan,inputs=[img_input1, show_box, box_color, text_color, text_size, y_pos],outputs=img_out1,cache_examples=False)# 检测框展示开关show_box.change(fn=show_box_change, inputs=show_box, outputs=box_config)# 上传图片分割submit_bn1.click(fn=segment_scan, inputs=[img_input1, show_box, box_color, text_color, text_size, y_pos],outputs=img_out1)# 清除图片clear_bn1.add([img_input1, img_out1])# 摄像头实时目标检测with gr.Tab(label='摄像头实时图片实例分割') as tab3:gr.Markdown(value="# 摄像头实时图片实例分割")with gr.Column(variant='panel') as demo_scan:with gr.Row(variant="panel"):img_input3 = gr.Image(label="实时输入", sources=["webcam"],mirror_webcam=False, streaming=True)img_out3 = gr.Image(label="图片实例分割输出", sources=["webcam"],mirror_webcam=False, streaming=True)img_input3.stream(fn=segment_scan, inputs=[img_input3, show_box, box_color, text_color, text_size, y_pos],outputs=img_out3)demo.launch()
  1. 此段代码主要是用于生成前端页面,以及配置按钮点击事件触发时的回调函数
  2. 可配置参数包括:use_gputext_colortext_sizey_pos
    1. use_gpu: 是否使用gpu
    2. box_color:检测框颜色
    3. text_color:检测文字颜色 默认:(0, 0, 255)
    4. text_size:检测文字大小 默认:20
    5. y_pos:y轴位置偏移量 默认:0

2.2 scan_taskflow.py

class ScanTaskflow:def __init__(self, task: str, video_index=0, win_name='Scan XXX', win_width=800, win_height=600, **kwargs):..初始化摄像头扫描对象,设置窗口尺寸等属性..def run(self, **kwargs):..开启摄像头,进行检测任务..if __name__ == '__main__':# 启动默认的图像实例分割scanTaskflow = ScanTaskflow(task='scan_segment',version='YOLOv8n', use_gpu=True,video_index=0, win_name='segment',win_width=640, win_height=480)scanTaskflow.run(text_color=(0, 255, 0), y_pos=0)
  1. __init__ 用于预加载项目所需模型
  2. run 是检测系统的核心方法,用于将视频的实时帧进行实例分割

三、结语

  • 本项目提供了一个基于YOLO8算法的图片实例分割系统,它不仅易于部署和使用,而且具备高性能和高灵活性。我们相信,随着技术的不断进步和社区的积极参与,本项目将能够为更多用户提供价值,推动图片实例分割技术的发展。如果您在使用过程中遇到任何问题,欢迎在ModelScope创空间-基于YOLO8的图片实例分割系统上提出issue,我们会及时为您解答。
  • 希望本项目能够成为您在图片实例分割领域的得力助手。如果您觉得本项目对您有帮助,请给项目点个star,并持续关注我的个人主页ModelBulider的个人主页

这篇关于基于YOLO8的图片实例分割系统的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1147370

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来,一站式有声阅读平台听书系统 🌟 开篇:遇见未来,从“智听”开始 在这个快节奏的时代,你是否渴望在忙碌的间隙,找到一片属于自己的宁静角落?是否梦想着能随时随地,沉浸在知识的海洋,或是故事的奇幻世界里?今天,就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统,它正悄悄改变着我们的阅读方式,让未来触手可及! 📚 第一站:海量资源,应有尽有 走进“智听

【区块链 + 人才服务】可信教育区块链治理系统 | FISCO BCOS应用案例

伴随着区块链技术的不断完善,其在教育信息化中的应用也在持续发展。利用区块链数据共识、不可篡改的特性, 将与教育相关的数据要素在区块链上进行存证确权,在确保数据可信的前提下,促进教育的公平、透明、开放,为教育教学质量提升赋能,实现教育数据的安全共享、高等教育体系的智慧治理。 可信教育区块链治理系统的顶层治理架构由教育部、高校、企业、学生等多方角色共同参与建设、维护,支撑教育资源共享、教学质量评估、

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

软考系统规划与管理师考试证书含金量高吗?

2024年软考系统规划与管理师考试报名时间节点: 报名时间:2024年上半年软考将于3月中旬陆续开始报名 考试时间:上半年5月25日到28日,下半年11月9日到12日 分数线:所有科目成绩均须达到45分以上(包括45分)方可通过考试 成绩查询:可在“中国计算机技术职业资格网”上查询软考成绩 出成绩时间:预计在11月左右 证书领取时间:一般在考试成绩公布后3~4个月,各地领取时间有所不同

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识(20)通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点:         第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识