【YOLOv8-seg】实战一:手把手教你使用YOLOv8实现实例分割

简介: 【YOLOv8-seg】实战一:手把手教你使用YOLOv8实现实例分割

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前言

Hello,大家好,我是virobotics(仪酷智能),一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。

Hello,大家好,这里是virobotics。之前有介绍YOLOv8在LabVIEW中实现目标检测,今天我们一起来看一下LabVIEW使用onnx工具包调用YOLOv8-Seg实现实例分割。
image.png


一、YOLOv8简介

前面我们在给各位读者介绍YOLOv8目标检测的时候介绍过YOLOv8, YOLOv8是由Ultralytics 发布的。与之前的YOLO相比,YOLOv8 模型更快、更准确,同时为训练模型提供统一框架,以执行以下基本任务,包括:目标检测、实例分割、图像分类、人体姿态。

YOLOv8-seg 有 5 个不同模型大小的预训练模型:n、s、m、l 和 x。其中 YOLOv8 Nano Seg(YOLOv8n-seg)是最小的模型,但速度最快;而 YOLOv8 Extra Large Seg (YOLOv8x-seg) 是最准确的模型,但速度最慢。

每个模型的准确率及速度如下:

image.png


二、环境搭建

2.1 部署本项目时所用环境

  • 操作系统:Windows10
  • python:3.6及以上
  • LabVIEW:2018及以上 64位版本
  • AI视觉工具包:techforce_lib_opencv_cpu-1.0.0.98.vip
  • onnx工具包:virobotics_lib_onnx_cuda_tensorrt-1.0.0.16.vip【1.0.0.16及以上版本】或virobotics_lib_onnx_cpu-1.13.1.2.vip

2.2 LabVIEW工具包下载及安装


三、导出YOLOv8-seg 实例分割onnx模型

注意:本教程已经为大家提供了YOLOv8-seg的onnx模型,可跳过本步骤,直接进行步骤四-项目实战。若是想要了解YOLOv8-seg的onnx模型如何导出,则可继续阅读本部分内容。

下面我们来介绍onnx模型的导出(以YOLOv8s-seg为例,想要导出其他模型的方式也一样,只需要修改名字即可)

3.1 安装YOLOv8

YOLOv8的安装有两种方式,pip安装和GitHub安装。

  • pip安装
pip install ultralytics -i https://pypi.douban.com/simple/
  • GitHub安装
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics

cd ultralytics

pip install -e '.[dev]'

安装完成后就可以通过yolo命令在命令行进行使用了。

3.2 导出模型为onnx

首先使用命令:

yolo export model=yolov8s-seg.pt format=onnx

完成yolov8s-seg.onnx模型导出,如下图所示。

image.png

YOLOv8-seg模型一共有两个输出:

第一个输出:“output0”;type:float32[1,116,8400]。其中116的前84个列与 YOLOv8目标检测模型输出定义一样,即cx,cy,w,h这4项再加80个类别的分数;后32列用于计算掩膜数据。

第二个输出:“output1”;type:float32[1,32,160,160]。output0后32个字段与output1的数据做矩阵乘法后得到的结果,即为对应目标的掩膜数据。

image.png

如果觉得上面方式不方便,那我们也可以写一个python脚本,快速导出yolov8的onnx模型,程序如下:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("\models\yolov8s-seg.pt")  # load an official model

# Export the model
model.export(format="onnx")

四、项目实践

实现效果:LabVIEW中部署yolov8-seg实现实例分割

  • 框架源码;
    image.png

  • 运行效果
    image.png

五、项目源码

如需源码,请查看:https://blog.csdn.net/virobotics/article/details/131329792

更多内容,可关注微信公众号:VIRobotics


总结

以上就是今天要给大家分享的内容,希望对大家有用。如有笔误,还请各位及时指正。之后会继续给大家更新使用在LabVIEW种使用OpenVINO以及TensorRT来部署加速YOLOv8实现实例分割,欢迎大家关注博主。我是virobotics(仪酷智能),我们下篇文章见~

如果有问题可以在评论区里讨论,提问前请先点赞支持一下博主哦,如您想要探讨更多关于LabVIEW与人工智能技术,欢迎加入我们的技术交流群:705637299。进群请备注:LabVIEW机器视觉

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