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【官方框架地址】
https://github.com/ultralytics/yolov5
【算法介绍】
YOLOv5实例分割是目标检测算法的一个变种，主要用于识别和分割图像中的多个物体。它是在YOLOv5的基础上，通过添加一个实例分割模块来实现的。
在实例分割中，算法不仅要识别图像中的物体，还要对每个物体进行分割，以获得物体的精确边界。这需要对每个物体实例进行单独的预测，并使用像素级的掩膜来标记物体的边界。
与传统的分割方法相比，YOLOv5实例分割具有更高的速度和准确性。由于它采用了一种端到端的训练方式，因此可以有效地处理各种复杂的背景和光照条件。此外，它还可以处理多个物体在同一像素或同一位置的情况，这在一些场景中是非常有用的。
然而，YOLOv5实例分割也存在一些局限性。例如，它对于小物体的检测效果较差，因为小物体的特征比较微弱。此外，对于遮挡或重叠的物体，它也可能无法准确地识别和分割。
总的来说，YOLOv5实例分割是一种非常有用的目标检测和分割算法，可以广泛应用于各种计算机视觉任务中。尽管它还有一些局限性，但随着技术的不断发展，相信这些问题也会得到解决。
【效果展示】
【实现部分代码】
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;namespace FIRC
{public partial class Form1 : Form{Mat src = null;Yolov5SegManager detector = new Yolov5SegManager();public Form1(){InitializeComponent();}private void button1_Click(object sender, EventArgs e){OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();openFileDialog.Filter = "图文件(*.*)|*.jpg;*.png;*.jpeg;*.bmp";openFileDialog.RestoreDirectory = true;openFileDialog.Multiselect = false;if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK){src = Cv2.ImRead(openFileDialog.FileName);pictureBox1.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(src);}}private void button2_Click(object sender, EventArgs e){if(pictureBox1.Image==null){return;}var result = detector.Inference(src);pictureBox2.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(result);}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){detector.LoadWeights(Application.StartupPath+ "\\weights\\yolov5s-seg.onnx", Application.StartupPath + "\\weights\\labels.txt");}private void button3_Click(object sender, EventArgs e){VideoCapture capture = new VideoCapture(0);if (!capture.IsOpened()){Console.WriteLine("video not open!");return;}Mat frame = new Mat();var sw = new Stopwatch();int fps = 0;while (true){capture.Read(frame);if (frame.Empty()){Console.WriteLine("data is empty!");break;}sw.Start();var result = detector.Inference(frame);sw.Stop();fps = Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds);sw.Reset();Cv2.PutText(result, "FPS=" + fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3);//显示结果Cv2.ImShow("Result", result);int key = Cv2.WaitKey(10);if (key == 27)break;}capture.Release();}}
}
【源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88785861
【测试环境】
VS2019，netframwork4.7.2,opencvsharp4.8.0,onnxruntime1.16.3 CPU运行，源码下载后可以直接运行