C# 基于OpenCv的视觉工作流-章110-YOLO 实例分割
本章目标：
一、模型训练；
二、实例分割；
实例分割优点在于得到更精确的目标边界，即识别结果中除了有矩形框参数外，额外多了一个区域掩膜。
一、模型训练
拍摄足够图片，本例拍照113张图像，每张图像均包含四个对检测对象（笔芯、笔套、笔帽、笔身），以YOLO11进行多边形标注训练，得到onnx模型。
二、实例分割
添加训练模型及分类文件，进行识别，效果如下图所示。
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对应系列文章"C# 基于Halcon的视觉工作流"，欢迎前往阅读。
上述内容需要一定的技术功底，本章至此已结束，欢迎阅读下章，谢谢！