1,YOLOv8实例分割原理介绍
YOLOv8是YOLO系列的最新版本,它在目标检测和实例分割方面都进行了显著的改进和创新。以下是YOLOv8实例分割原理的一些关键点:
-
先进的骨干和颈部架构:YOLOv8采用了先进的骨干和颈部架构来提高特征提取和物体检测性能 。
-
无锚分裂Ultralytics头:YOLOv8使用无锚分裂Ultralytics头,这有助于提高检测过程的准确性和效率,与传统基于锚的方法相比有所改进 。
-
优化精度与速度的权衡:YOLOv8专注于保持精度与速度之间的最佳平衡,适用于实时目标检测任务 。
-
多种模型支持:YOLOv8系列提供多种模型,每种模型都专门用于计算机视觉中的特定任务,如实例分割 。
-
实例分割和跟踪:YOLOv8支持实例分割,包括识别和勾勒图像中的单个物体,提供对空间分布的详细了解。它还支持使用对象轨迹进行实例分割,便于识别和跟踪 。
-
正负样本分配策略:YOLOv8采用了TaskAlignedAssigner正负样本分配策略,这是一种动态分配策略,根据分类与回归的分数加权选择正样本 。
-
损失函数:YOLOv8的损失计算包括分类和回归分支,使用了BCE Loss和CIoU Loss,以及Distribution Focal Loss 。
-
模型训练:YOLOv8的训练策略包括增加训练的epoch数,从300提升到了500,以及在训练后期关闭数据增强操作如Mosaic 。
-
多尺度模型:YOLOv8提供了不同尺度的模型,包括N/S/M/L/X,以满足不同场景的需求 。
-
Anchor-Free方法:YOLOv8从Anchor-Based方法切换到了Anchor-Free方法,这有助于更好地适应各种目标形状和大小 。
YOLOv8的这些特性使其在实例分割任务中表现出色,能够提供精确的物体检测和分割结果。
2,双目测量物体尺寸步骤
-
设置双目摄像头:
- 安装两个摄像头,确保它们平行对准待测物体,且焦距相同。
- 调整摄像头之间的距离(基线距离),这将影响测量的精度和范围。
-
校准摄像头:
- 进行摄像头标定,确定摄像头的内参(焦距、主点坐标等)和外参(摄像头的空间位置和旋转)。
- 使用标定板(如棋盘格)获取多个视角的图像,通过算法计算摄像头参数。
-
捕获图像:
- 从两个摄像头获取待测物体的图像,确保物体在两个图像中都有清晰的视图。
-
图像预处理:
- 对图像进行去噪、灰度化、边缘检测等预处理操作,以提高特征点的可检测性。
-
特征点匹配:
- 在左右图像中找到对应的特征点。这可以通过特征点检测算法(如SIFT、SURF、ORB等)完成。
-
视差图计算