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yolov11-seg分割

时间: 2025-03-10 15:07:23 浏览: 94

### YOLOv11-seg 图像分割使用方法教程 #### 准备工作为了成功部署YOLOv11-seg进行图像分割，需先准备环境和资源。确保安装了必要的库，如OpenCV和支持ONNX格式的运行时环境[^4]。 #### 数据集构建创建适合YOLOv11-seg的数据集至关重要。可以考虑利用Roboflow这样的工具来辅助数据标注过程，从而获得高质量的训练样本集合[^1]。对于目标分割任务而言，除了常规的目标框外，还需提供详细的像素级标签用于描述对象轮廓。 #### 模型获取与配置可以从官方渠道或者社区贡献者处下载预训练好的YOLOv11-seg模型文件（通常是`.onnx`格式）。这些预训练权重能够帮助加速收敛速度并提高最终性能表现[^3]。 #### 部署流程概述 - **加载模型**：通过OpenCV DNN模块读取ONNX模型定义； - **前处理输入图片**：调整大小、归一化等操作使待测图适配网络输入规格； - **执行推理计算**：调用相应API完成预测运算； - **解析输出结果**：提取边界框坐标及类别概率之外还要关注掩码信息以便实现精准分割； - **可视化展示**：将检测到的对象连同其对应的区域高亮显示出来便于直观评估效果。 ```cpp #include <opencv2/dnn.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> using namespace cv; using namespace dnn; // 加载 ONNX 模型 Net net = readNetFromONNX("path/to/yolov11-seg.onnx"); Mat frame; // 输入图像变量声明 dnn::blobFromImage(frame, blob); // 将图像转换成Blob形式作为神经网路输入 net.setInput(blob); Mat detections = net.forward(); // 获取模型输出 ```

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