yolov5seg实例分割

### YOLOv5 实例分割功能简介 YOLOv5 提供了一个扩展版本 `yolov5seg`，专门支持实例分割任务。该功能允许模型不仅检测目标边界框，还能够生成像素级的掩码（mask），从而实现精确的目标区域划分。 以下是基于 YOLOv5 的实例分割功能的具体说明和示例代码： --- ### 安装依赖库 在使用 YOLOv5 进行实例分割之前，需安装必要的 Python 库。可以通过以下命令完成环境配置[^3]： ```bash pip install torch torchvision opencv-python matplotlib numpy git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` --- ### 下载预训练权重 为了快速启动实例分割任务，可以从官方仓库下载预训练权重文件。例如，加载适用于实例分割的小型模型 `yolov5s-seg.pt`： ```python from yolov5.models.experimental import attempt_load model_path = 'yolov5s-seg.pt' model = attempt_load(model_path, device='cpu') # 加载模型并指定设备 ``` 如果需要自定义训练，则可从头构建模型结构或微调现有权重[^1]。 --- ### 数据准备 实例分割任务的数据集通常采用 COCO 格式的标注文件。确保数据集中包含以下内容： - 图像文件路径列表。 - 对应的 JSON 文件，描述每张图片中的对象类别及其对应的像素级掩码。 假设已准备好数据集，并将其存储为 `data/coco.yaml` 文件，其格式如下： ```yaml train: data/train/images/ val: data/valid/images/ nc: 80 # 类别数量 names: ['person', 'bicycle', ..., 'tv'] # 类别名称 ``` --- ### 训练模型 通过调整超参数来优化实例分割效果。以下是一个简单的训练脚本示例： ```python from yolov5.utils.google_utils import attempt_download from yolov5.train import train # 下载预训练权重 attempt_download('yolov5s-seg.pt') # 启动训练过程 hyp_file = 'data/hyps/hyp.scratch-low.yml' # 超参数设置 cfg_model = 'models/yolov5s-seg.yaml' # 模型架构 data_yaml = 'data/coco.yaml' # 数据集配置 epochs = 50 # 总轮数 batch_size = 16 # 批量大小 img_size = 640 # 输入图像尺寸 train( hyp=hyp_file, cfg=cfg_model, data=data_yaml, epochs=epochs, batch=batch_size, imgsz=img_size, name="instance_segmentation_run" ) ``` 此脚本会自动保存最佳权重至 `runs/train/instance_segmentation_run/weights/best.pt` 中[^2]。 --- ### 推理与可视化 完成训练后，可以利用保存的最佳权重进行推理测试。以下是一段推理代码示例： ```python import cv2 import torch from pathlib import Path def run_inference(image_path, model_weights): # 初始化模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_weights) # 加载输入图像 image = cv2.imread(str(Path(image_path))) # 执行推理 results = model(image) # 可视化结果 results.render() # 将掩码绘制到原图上 for im in results.imgs: cv2.imshow("Segmentation Result", im[:, :, ::-1]) # BGR to RGB cv2.waitKey(0) run_inference(image_path="test_image.jpg", model_weights="best.pt") ``` 上述代码展示了如何加载模型并对单张图片执行实例分割操作，同时将结果渲染出来以便观察。 --- ### 导出 ONNX 文件 为了便于部署，可以将 PyTorch 权重转换为 ONNX 格式。具体方法如下所示： ```bash python export.py --weights best.pt --include onnx --imgsz 640 --opset 12 ``` 这一步骤有助于加速推理速度以及适配硬件平台需求。 ---