【git-hub项目:YOLOs-CPP】本地实现03:跑自己的实例分割模型
本节博客,我们继续讲解,如何在cpu+windows上,跑通自己的实例分割模型。
目录
模型
类别名称
量化
导出模型
拉取最新代码
进入官网ultralytics

模型
该项目包括存储在 models 和 quantized_models 目录中的各种预训练标准 YOLO 模型:
| 模型类型 | 模型名称 |
|---|---|
| 标准模型 | yolo5-n6.onnx |
| yolo7-tiny.onnx | |
| yolo8n.onnx | |
| yolo8n-seg.onnx | |
| yolo10n.onnx | |
| yolo11n.onnx | |
| yolo11n-seg.onnx | |
| 量化模型 | yolo5-n6_uint8.onnx |
| yolo7-tiny-uint8.onnx | |
| yolo8n_uint8.onnx | |
| yolo8n-seg_uint8.onnx | |
| yolo10n_uint8.onnx | |
| yolo11n_uint8.onnx | |
| yolo11n-seg_uint8.onnx |
你也可以使用带有自定义类别的自定义 YOLO 版本!
比如,我们用ultralytics训练好的实例分割模型best.pt,我们再用原生的ultralytics转onnx方式,转为best.onnx。如下:

类别名称
-
coco.names:包含模型所使用的类别标签列表。

这里,我们也要修改coco.names,改为自己的标签!
量化
quantized_models 目录中包含针对低精度推理优化的 YOLO 模型的量化版本。此外,quantized_models/yolos_quantization.py 脚本可用于对自定义 YOLO 模型进行自定义量化。
注意:量化模型具有模型体积更小的优势,并且在准确性略有下降的情况下,可能实现更快的推理速度。
我们先不量化试一下:

修改源码:

然后,点击重新生成!
并且,运行exe,但是,你会发现,没有出结果。

怎么办呢?我们查看项目源码,发现,后来支持了seg:

但是,源码还是det【目标检测】。
因此,我们将源码从原始代码:
/*** @file image_inference.cpp* @brief Object detection in a static image using YOLO models (v5, v7, v8, v10).* * This file implements an object detection application that utilizes YOLO * (You Only Look Once) models, specifically versions 5, 7, 8, and 10. * The application loads a specified image, processes it to detect objects, * and displays the results with bounding boxes around detected objects.** The application supports the following functionality:* - Loading a specified image from disk.* - Initializing the YOLO detector with the desired model and labels.* - Detecting objects within the image.* - Drawing bounding boxes around detected objects and displaying the result.** Configuration parameters can be adjusted to suit specific requirements:* - `isGPU`: Set to true to enable GPU processing for improved performance; * set to false for CPU processing.* - `labelsPath`: Path to the class labels file (e.g., COCO dataset相关文章:
【git-hub项目:YOLOs-CPP】本地实现03:跑自己的实例分割模型
本节博客,我们继续讲解,如何在cpu+windows上,跑通自己的实例分割模型。 目录 模型 类别名称 量化 导出模型 拉取最新代码 进入官网ultralytics 模型 该项目包括存储在 models 和 quantized_models 目录中的各种预训练标准 YOLO 模型: 模型类型模型名称标准模型yolo5…...
MySQL和SQL server的区别
在当今数据驱动的世界里,数据库技术的选择对于企业和个人开发者来说至关重要。MySQL 和 SQL Server 是两个广泛使用的数据库管理系统(DBMS),它们各自拥有独特的优势和适用场景。本文将深入探讨这两个数据库系统之间的区别…...
C#运动控制——轴IO映射
1、IO映射的作用 该功能允许用户对专用 IO 信号的硬件输入接口进行任意配置,比如轴的急停信号,通过映射以后,可以将所有轴的急停信号映射到某一个IO输入口上,这样,我们只要让一个IO信号有效就可以触发所有轴的急停。 进…...
DeepSeek官方发布R1模型推荐设置
今年以来,DeepSeek便在AI领域独占鳌头,热度一骑绝尘。其官方App更是创造了惊人纪录,成为史上最快突破3000万日活的应用,这一成绩无疑彰显了它在大众中的超高人气与强大吸引力。一时间,各大AI及云服务厂商纷纷投身其中&…...
DeepSeek教unity------MessagePack-03
数据契约兼容性 你可以使用 [DataContract] 注解代替 [MessagePackObject]。如果类型用 DataContract 进行注解,可以使用 [DataMember] 注解代替 [Key],并使用 [IgnoreDataMember] 代替 [IgnoreMember]。 然后,[DataMember(Order int)] 的…...
《安富莱嵌入式周报》第350期:Google开源Pebble智能手表,开源模块化机器人平台,开源万用表,支持10GHz HRTIM的单片机,开源CNC控制器
周报汇总地址:嵌入式周报 - uCOS & uCGUI & emWin & embOS & TouchGFX & ThreadX - 硬汉嵌入式论坛 - Powered by Discuz! 视频版: https://www.bilibili.com/video/BV1YPKEeyEeM/ 《安富莱嵌入式周报》第350期:Google开…...
img标签的title和alt
img标签的title和alt 显示上 title:鼠标移入到图片上时候显示的内容; alt:图片无法加载时候显示的内容; <div class"box"><div><!-- title --><h3>title</h3><img src"./image/poster.jpg" title"这是封…...
MambaMorph brain MR-CT
loss代码实现了几种用于医学图像配准(Registration)和分割(Segmentation)任务的损失函数,主要包括以下几种: NCC (Normalized Cross-Correlation): 功能: 计算局部归一化互相关损失,用于衡量两个图像之间的相似性。 应用场景: 通常用于图像配准任务,通过最大化图像之间…...
小米 R3G 路由器(Pandavan)实现网络打印机功能
小米 R3G 路由器(Pandavan)实现网络打印机功能 一、前言 家中有多台 PC 设备需要打印服务,但苦于家中的 Epson L380 打印机没有网络打印功能,并且配置 Windows 共享打印机实在是过于繁琐且需要共享机保持唤醒状态过于费电。想到…...
Python PyCharm DeepSeek接入
Python PyCharm DeepSeek接入 创建API key 首先进入DeepSeek官网,https://www.deepseek.com/ 点击左侧“API Keys”,创建API key,输出名称为“AI” 点击“创建",将API key保存,复制在其它地方。 在PyCharm中下载Continue插件 安装 下载中 下载完成后,点击OK 配…...
【ISO 14229-1:2023 UDS诊断全量测试用例清单系列:第二十节】
ISO 14229-1:2023 UDS诊断服务测试用例全解析(WriteMemoryByAddress_0x3D服务) 作者:车端域控测试工程师 更新日期:2025年02月14日 关键词:UDS协议、0x3D服务、内存写入、ISO 14229-1:2023、ECU测试 一、服务功能概述…...
jemalloc 5.3.0的base模块的源码及调用链使用场景的详细分析
一、背景 这篇博客,我们继续之前的 由jemalloc 5.3.0初始化时的内存分配的分析引入jemalloc的三个关键概念及可借鉴的高性能编码技巧-CSDN博客 博客里对初始化分配逻辑进行分析,已经涉及到了jemalloc 5.3.0里的非常重要的base模块的一部分逻辑ÿ…...
ThreadLocal源码分析
文章目录 1.核心数据结构 ThreadLocalMap1.静态内部类 Entry2.真正存储数据的是table数组 2.ThreadLocal.set()方法源码详解1.set2.getMap3.ThreadLocalMap.set4.createMap5.rehash6.resize 3.ThreadLocalMap.get()详解1.get2.ThreadLocalMap.getEntry3.getEntryAfterMiss 4.Th…...
Python爬虫实战:获取笔趣阁图书信息,并做数据分析
注意:以下内容仅供技术研究,请遵守目标网站的robots.txt规定,控制请求频率避免对目标服务器造成过大压力! 1. 环境准备与反爬策略 python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import re import time import random from fake_useragent …...
如何在Java EE中使用标签库?
在Java EE(现在称为Jakarta EE)中使用标签库(Tag Library),主要是通过JSP标准标签库(JSTL)或自定义标签库来实现的。标签库允许在JSP页面中使用自定义的标签,从而简化页面逻辑、增强…...
3天功能开发→3小时:通义灵码2.0+DEEPSEEK实测报告,单元测试生成准确率92%的秘密
前言 随着人工智能技术的迅猛发展,AI 赋能编程成为了必然趋势。通义灵码应运而生,它是阿里巴巴集团在人工智能与编程领域深度探索的结晶。通义灵码旨在借助 AI 的强大能力,为开发者提供更加智能、高效的编程辅助工具。通义灵码 2.0 作为其升…...
STM32 Flash详解教程文章
目录 Flash基本概念理解 Flash编程接口FPEC Flash擦除/写入流程图 Flash选项字节基本概念理解 Flash电子签名 函数读取地址下存放的数据 Flash的数据处理限制部分 编写不易,请勿搬运,感谢理解!!! Flash基本概念…...
ubuntu服务器部署
关闭欢迎消息 服务器安装好 ubuntu 系统后,进行终端登录,会显示出很多的欢迎消息 通过在用户的根目录下执行 touch .hushlogin 命令,再次登录终端就不会出现欢迎消息 修改hostname显示 修改 /etc/hostname 文件内容为主机名,保…...
小爱音箱控制手机和电视听歌的尝试
最近买了小爱音箱pro,老婆让我扔了,吃灰多年的旧音箱。当然舍不得,比小爱还贵,刚好还有一台红米手机,能插音箱,为了让音箱更加灵活,买了个2元的蓝牙接收模块Type-c供电3.5接口。这就是本次尝试起…...
问卷数据分析|SPSS实操之独立样本T检验
适用条件: 检验分类变量和定量变量之间的差异 分类变量只能为二分类变量,如性别 1.选择分析--比较平均值--独立样本检验 2. 在下方选择性别(分类变量) 3. 点击定义组,组1输入1,组2输入2 4.在上方填入定量…...
(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)
题目:3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 :哈希,时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况,哈希表这里用数组即可实现。 C版本: class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…...
SkyWalking 10.2.0 SWCK 配置过程
SkyWalking 10.2.0 & SWCK 配置过程 skywalking oap-server & ui 使用Docker安装在K8S集群以外,K8S集群中的微服务使用initContainer按命名空间将skywalking-java-agent注入到业务容器中。 SWCK有整套的解决方案,全安装在K8S群集中。 具体可参…...
Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务
通过akshare库,获取股票数据,并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式,写一个完整的预处理示例,并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务,进行预测并输…...
土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测;从基础到高级,涵盖ArcGIS数据处理、ENVI遥感解译与CLUE模型情景模拟等
🔍 土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等诸多领域模型的关键输入参数。通过遥感影像解译技术,可以精准获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖情况。这些数据不仅能够用于评估区域生态环境的变化趋势,还能有效评价重大生态工程…...
代码随想录刷题day30
1、零钱兑换II 给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币,另给一个整数 amount 表示总金额。 请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额,返回 0 。 假设每一种面额的硬币有无限个。 题目数据保证结果符合 32 位带…...
使用LangGraph和LangSmith构建多智能体人工智能系统
现在,通过组合几个较小的子智能体来创建一个强大的人工智能智能体正成为一种趋势。但这也带来了一些挑战,比如减少幻觉、管理对话流程、在测试期间留意智能体的工作方式、允许人工介入以及评估其性能。你需要进行大量的反复试验。 在这篇博客〔原作者&a…...
【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的“no matching...“系列算法协商失败问题
【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的"no matching..."系列算法协商失败问题 摘要: 近期,在使用较新版本的OpenSSH客户端连接老旧SSH服务器时,会遇到 "no matching key exchange method found", "n…...
基于Java+VUE+MariaDB实现(Web)仿小米商城
仿小米商城 环境安装 nodejs maven JDK11 运行 mvn clean install -DskipTestscd adminmvn spring-boot:runcd ../webmvn spring-boot:runcd ../xiaomi-store-admin-vuenpm installnpm run servecd ../xiaomi-store-vuenpm installnpm run serve 注意:运行前…...
论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing
Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON,依赖模型推理阶段输出进行差分测试,但在训练阶段是不可行的,因为训练阶段直到最后才有固定输出,中间过程是不断变化的。API 库覆盖低,因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...
WPF八大法则:告别模态窗口卡顿
⚙️ 核心问题:阻塞式模态窗口的缺陷 原始代码中ShowDialog()会阻塞UI线程,导致后续逻辑无法执行: var result modalWindow.ShowDialog(); // 线程阻塞 ProcessResult(result); // 必须等待窗口关闭根本问题:…...
