YOLOv8是一种高效的目标检测模型，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLO系列以其快速和准确的实时目标检测能力而闻名，而YOLOv8则在此基础上进行了优化，提升了检测速度和精度。在本项目中，开发者使用了ONNXRuntime作为推理引擎，结合OpenCV进行图像处理，实现了YOLOv8的目标检测和实例分割功能。 ONNXRuntime是一个跨平台、高性能的推理引擎，它支持多种深度学习框架导出的ONNX（Open Neural Network Exchange）模型。ONNX是一种开放标准，可以方便地在不同的框架之间转换和运行模型。利用ONNXRuntime，开发者能够轻松地将训练好的YOLOv8模型部署到各种环境中，实现高效的推理。 OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。在目标检测和实例分割任务中，OpenCV可以用于预处理输入图像，如缩放、归一化等，以及后处理预测结果，例如框的绘制和NMS（非极大值抑制）操作，以去除重叠的边界框。 YOLOv8模型在目标检测方面有显著提升，采用了更先进的网络结构和优化技术。相比于之前的YOLO版本，YOLOv8可能包含了一些新的设计，比如更高效的卷积层、自注意力机制或其他改进，以提高特征提取的效率和准确性。同时，实例分割是目标检测的延伸，它不仅指出图像中物体的位置，还能区分同一类别的不同实例，这对于复杂的场景理解和应用至关重要。 在这个项目实战中，开发者可能详细介绍了如何将YOLOv8模型转换为ONNX格式，然后在ONNXRuntime中加载并执行推理。他们可能还演示了如何使用OpenCV来处理图像，与YOLOv8模型接口交互，以及如何解析和可视化检测结果。此外，项目可能还包括了性能测试，展示了YOLOv8在不同硬件环境下的运行速度，以及与其他目标检测模型的比较。 这个项目提供了深入实践YOLOv8目标检测和实例分割的完整流程，对理解深度学习模型部署、计算机视觉库的使用，以及目标检测和实例分割算法有极大的帮助。通过学习和研究这个项目，开发者可以掌握相关技能，并将这些技术应用于自己的实际项目中，如智能监控、自动驾驶等领域。

WHU建筑物实例分割数据集(已转为标准coco格式) 规模:7152张图像,20万栋建筑物 地面分辨率:0.3m 用途:mask rcnn等网络的训练与测试 遥感/建筑物提取/实例分割/图像处理

草莓常见病害coco实例分割数据集，angular leafspot 叶角斑 Anthracnose Fruit Rot 炭疽病水果腐烂 Blossom Blight 花朵枯萎 Gray Mold 灰霉病 Leaf Spot 叶斑病 Powdery Mildew Fruit 白粉病水果 Powdery Mildew Leaf 白粉病叶片

这份资源是一份针对深度学习计算机视觉领域的实例分割源码，使用 Ultralytics YOLOv8-seg 模型和 COCO128-seg 数据集进行目标检测和实例分割任务。提供了一个亲身测试且直接可运行的实例分割解决方案。 数据集我已经准备好了，确保用户可以无需额外下载数据即可直接开始模型的训练和验证。这个资源旨在帮助用户轻松理解和应用 YOLOv8-seg 模型进行目标检测和实例分割。适合那些寻求快速部署和测试深度学习模型的开发者和研究人员，特别是在计算机视觉领域。

yolov5-7.0实例分割模型转onnx再转rknn，含各个阶段代码。包括： （1）pt转onnx （2）onnx转rknn及推理 （3）rknn推理

分享课程——YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署，2023新课，提供源码+课件+数据。 详解YOLOv8模型结构从backbone、neck、header、loss层面详解YOLOv8相比YOLOX、YOLOv5、YOLOv6的全面改进与创新。完成YOLOv8自定义数据的对象检测，实例分割、自定义对象跟踪，YOLOv8在主流推理平台上部署包括 OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT推理代码详解与演示。打通从模型结构理论到工程实践训练部署整个流程。彻底玩转YOLOv8。

YOLOv5-7.0实例分割权重文件，yolov5x-seg.pt，有需要的小伙伴拿去。

YOLOV5-seg实现实例分割+目标检测任务

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coco128数据集