Сегментация изображений с YOLOv11: раскрываю детали! ??

Сегментация — это процесс, при котором мы определяем, какой каждый пиксель на изображении принадлежит тому или иному объекту. В отличие от детекции (где мы получаем только рамки вокруг объектов), сегментация даёт нам точные контуры, что особенно полезно для задач вроде ? удаления фона, ? анализа медицинских снимков, создания ? эффектных коллажей и многого другого.

С YOLOv11 мы можем использовать модели с суффиксом -seg (например, yolo11n-seg) для автоматического выделения объектов. Результатом работы такой модели становятся не только координаты рамок, но и детальные маски, где каждый пиксель отмечается как «объект» или «фон». Ниже вы видите пример того, как нейросеть «поняла» силуэт и подсветила его. ?

Если хотите попробовать сегментацию самостоятельно:

Установите/обновите библиотеку ultralytics.

Загрузите модель YOLOv11 для сегментации.

Запустите инференс на нужном изображении.

Накладывайте цвет, объединяйте или используйте маски для замены фона и других творческих экспериментов.

Перейдите по ссылке на Colab (https://colab.research.google.com/drive/10MmEj1YDHMowp288MHak2nkdVwdhmIda?usp=sharing)?

Не забудьте выбрать правильную модель:)

В результате вы получите подобное изображение, где объект выделены не только рамкой, но и цветами.

Попробуйте и убедитесь сами, насколько точно нейросеть «видит» каждую деталь! ??

Если вам интересно узнать больше и глубже понять, как работает YOLO и компьютерное зрение в целом, как настроить модель для работы с видео ? или как обучать нейросеть на собственных данных ?, то модуль по YOLO будет открыт уже 31 января в курсе на Stepik (https://stepik.org/a/109816).

Курс включает:

Подробные объяснения каждого шага ?

Задания для самостоятельной практики ?

Множество Colab файлов для тестирования решений ?

Скидка 30% на курс с промокодом YOLO_V11, так что не упустите шанс присоединиться уже сейчас по этой ссылке (https://stepik.org/a/109816) на Stepik.

Источник: stepik.org

Комментарии: