YOLOv7实例分割

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOv7实例分割。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

环境

  • ubuntu 18.04 64bit

  • python 3.8

  • pytorch1.8.2 + cu111

简介

前文 YOLOv7 提到了除目标检测外,未来 YOLOv7 还会在人体姿态估计和实例分割领域得到应用,不过那会作者只开放了姿态估计的模型。好消息是,最近,YOLOv7 作者就放出了实例分割的模型。本文我们就来看看 YOLOv7 在实例分割方面的表现。

实践

实例分割的代码存放在分支 mask 里,目前还是在不断完善中,我们直接下载分支上最新的代码

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git -b mask yolov7-mask
cd yolov7-mask

分割的部分依赖于 facebookdetectron2,而 detectron2 要求 torch 版本大于 1.8,由于之前我一直用的都是 1.7.1,因此这里需要创建一个新的环境

# 创建新的虚拟环境
conda create -n pytorch1.8 python=3.8
conda activate pytorch1.8

# 安装 torch 1.8.2
pip install torch==1.8.2 torchvision==0.9.2 torchaudio===0.8.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu111

# 修改requirements.txt,将其中的torch和torchvision注释掉
pip install -r requirements.txt

# 安装detectron2
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2
cd detectron2
python setup.py install
cd ..

然后去下载实例分割的模型 https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-mask.pt,将模型放入源码目录中

分割的示例代码在 tools/instance.ipynb,可以在 jupyter notebook 中直接运行

如果需要将 ipynb 文件转成 python 文件,就执行

jupyter nbconvert --to python tools/instance.ipynb

YOLOv7实例分割

将生成的 tools/instance.py 拷贝到源码根目录下,然后修改文件的最后显示部分为保存结果图片

import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import cv2
import yaml
from torchvision import transforms
import numpy as np

from utils.datasets import letterbox
from utils.general import non_max_suppression_mask_conf

from detectron2.modeling.poolers import ROIPooler
from detectron2.structures import Boxes
from detectron2.utils.memory import retry_if_cuda_oom
from detectron2.layers import paste_masks_in_image

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
with open('data/hyp.scratch.mask.yaml') as f:
    hyp = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
weigths = torch.load('yolov7-mask.pt')
model = weigths['model']
model = model.half().to(device)
_ = model.eval()

image = cv2.imread('inference/images/horses.jpg')  # 504x378 image
image = letterbox(image, 640, stride=64, auto=True)[0]
image_ = image.copy()
image = transforms.ToTensor()(image)
image = torch.tensor(np.array([image.numpy()]))
image = image.to(device)
image = image.half()

output = model(image)

inf_out, train_out, attn, mask_iou, bases, sem_output = output['test'], output['bbox_and_cls'], output['attn'], output['mask_iou'], output['bases'], output['sem']

bases = torch.cat([bases, sem_output], dim=1)
nb, _, height, width = image.shape
names = model.names
pooler_scale = model.pooler_scale
pooler = ROIPooler(output_size=hyp['mask_resolution'], scales=(pooler_scale,), sampling_ratio=1, pooler_type='ROIAlignV2', canonical_level=2)

output, output_mask, output_mask_score, output_ac, output_ab = non_max_suppression_mask_conf(inf_out, attn, bases, pooler, hyp, conf_thres=0.25, iou_thres=0.65, merge=False, mask_iou=None)

pred, pred_masks = output[0], output_mask[0]
base = bases[0]
bboxes = Boxes(pred[:, :4])
original_pred_masks = pred_masks.view(-1, hyp['mask_resolution'], hyp['mask_resolution'])
pred_masks = retry_if_cuda_oom(paste_masks_in_image)( original_pred_masks, bboxes, (height, width), threshold=0.5)
pred_masks_np = pred_masks.detach().cpu().numpy()
pred_cls = pred[:, 5].detach().cpu().numpy()
pred_conf = pred[:, 4].detach().cpu().numpy()
nimg = image[0].permute(1, 2, 0) * 255
nimg = nimg.cpu().numpy().astype(np.uint8)
nimg = cv2.cvtColor(nimg, cv2.COLOR_RGB2BGR)
nbboxes = bboxes.tensor.detach().cpu().numpy().astype(np.int)
pnimg = nimg.copy()

for one_mask, bbox, cls, conf in zip(pred_masks_np, nbboxes, pred_cls, pred_conf):
    if conf < 0.25:
        continue
    color = [np.random.randint(255), np.random.randint(255), np.random.randint(255)]


    pnimg[one_mask] = pnimg[one_mask] * 0.5 + np.array(color, dtype=np.uint8) * 0.5
    pnimg = cv2.rectangle(pnimg, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), color, 2)
    #label = '%s %.3f' % (names[int(cls)], conf)
    #t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=0.5, thickness=1)[0]
    #c2 = bbox[0] + t_size[0], bbox[1] - t_size[1] - 3
    #pnimg = cv2.rectangle(pnimg, (bbox[0], bbox[1]), c2, color, -1, cv2.LINE_AA)  # filled
    #pnimg = cv2.putText(pnimg, label, (bbox[0], bbox[1] - 2), 0, 0.5, [255, 255, 255], thickness=1, lineType=cv2.LINE_AA)

cv2.imwrite("instance_result.jpg", pnimg)

找了2张测试图片,看看效果

YOLOv7实例分割

YOLOv7实例分割

同样的,这里也提供一份视频文件或摄像头检测的代码

import torch
import cv2
import yaml
from torchvision import transforms
import numpy as np

from utils.datasets import letterbox
from utils.general import non_max_suppression_mask_conf

from detectron2.modeling.poolers import ROIPooler
from detectron2.structures import Boxes
from detectron2.utils.memory import retry_if_cuda_oom
from detectron2.layers import paste_masks_in_image


device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
with open('data/hyp.scratch.mask.yaml') as f:
    hyp = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
weigths = torch.load('yolov7-mask.pt')
model = weigths['model']
model = model.half().to(device)
_ = model.eval()

cap = cv2.VideoCapture('vehicle_test.mp4')
if (cap.isOpened() == False):
    print('open failed.')
    exit(-1)

# 分辨率
frame_width = int(cap.get(3))
frame_height = int(cap.get(4))

# 图片缩放
vid_write_image = letterbox(cap.read()[1], (frame_width), stride=64, auto=True)[0]
resize_height, resize_width = vid_write_image.shape[:2]

# 保存结果视频
out = cv2.VideoWriter("result_instance.mp4",
                      cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), 30,
                      (resize_width, resize_height))

while(cap.isOpened):
    flag, image = cap.read()
    if flag:
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        image = letterbox(image, frame_width, stride=64, auto=True)[0]
        image_ = image.copy()
        image = transforms.ToTensor()(image)
        image = torch.tensor(np.array([image.numpy()]))
        image = image.to(device)
        image = image.half()

        with torch.no_grad():
            output = model(image)
        
        inf_out, train_out, attn, mask_iou, bases, sem_output = output['test'], output['bbox_and_cls'], output['attn'], output['mask_iou'], output['bases'], output['sem']
    
        bases = torch.cat([bases, sem_output], dim=1)
        nb, _, height, width = image.shape
        names = model.names
        pooler_scale = model.pooler_scale
        pooler = ROIPooler(output_size=hyp['mask_resolution'], scales=(pooler_scale,), sampling_ratio=1, pooler_type='ROIAlignV2', canonical_level=2)

        output, output_mask, output_mask_score, output_ac, output_ab = non_max_suppression_mask_conf(inf_out, attn, bases, pooler, hyp, conf_thres=0.25, iou_thres=0.65, merge=False, mask_iou=None)

        pred, pred_masks = output[0], output_mask[0]
        base = bases[0]
        bboxes = Boxes(pred[:, :4])
        original_pred_masks = pred_masks.view(-1, hyp['mask_resolution'], hyp['mask_resolution'])
        pred_masks = retry_if_cuda_oom(paste_masks_in_image)( original_pred_masks, bboxes, (height, width), threshold=0.5)
        pred_masks_np = pred_masks.detach().cpu().numpy()
        pred_cls = pred[:, 5].detach().cpu().numpy()
        pred_conf = pred[:, 4].detach().cpu().numpy()
        nimg = image[0].permute(1, 2, 0) * 255
        nimg = nimg.cpu().numpy().astype(np.uint8)
        nimg = cv2.cvtColor(nimg, cv2.COLOR_RGB2BGR)
        nbboxes = bboxes.tensor.detach().cpu().numpy().astype(np.int)
        pnimg = nimg.copy()

        for one_mask, bbox, cls, conf in zip(pred_masks_np, nbboxes, pred_cls, pred_conf):
            if conf < 0.25:
                continue
            
            color = [np.random.randint(255), np.random.randint(255), np.random.randint(255)]

            pnimg[one_mask] = pnimg[one_mask] * 0.5 + np.array(color, dtype=np.uint8) * 0.5
            pnimg = cv2.rectangle(pnimg, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), color, 2)

        cv2.imshow('YOLOv7 mask', pnimg)
        out.write(pnimg)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    else:
        break
    

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

参考资料

  • https://github.com/WongKinYiu/yolov7

  • https://xugaoxiang.com/2022/07/21/yolov7文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-441606.html

到了这里,关于YOLOv7实例分割的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Ubuntu18.04搭建AirSim+ROS仿真环境

    AIRSIM在UBuntu 18.04上构建的官网文档 AIRSIM是依赖于UE4引擎实现的,因此在安装AIRSIM之前要安装UE4引擎。 在Ubuntu上安装UE4引擎需要从源文件进行编译,因此我们需要访问UE4的github仓库。但想要访问UE4的github仓库,我们就必须建立github与UE4许可的链接,否则直接访问UE4的github仓库时就

    2023年04月08日
    浏览(95)
  • ubuntu18.04 添加python3.8环境

    默认的python环境,最好不要动,不要升级,直接加一个3.8环境进去就好 1、准备工作 2、将Deadsnakes PPA添加到系统的来源列表中 出现提示时,按Enter继续: 注:意思是按[ENTER]继续,或按Ctrl-c取消添加 3、启用存储库后,请使用以下命令安装Python 3.8 4、通过键入以下命令验证安装

    2024年01月21日
    浏览(35)
  • Ubuntu18.04环境下Gtest框架安装测试

    最新版本的Gtest下载链接:https://github.com/google/googletest 可以选择自己下载解压安装,下载的安装包为.ZIP文件时,下载unzip工具进行解压。 也可以创建一个文件夹使用命令行自动打包下载,一般习惯创建一个新的文件夹作为下载目录。 下载之后进入googletest文件夹,新建一个文

    2023年04月10日
    浏览(89)
  • Ubuntu18.04 docker kafka 本地测试环境搭建

    Kafka是一种分布式流处理平台,也是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。它由LinkedIn开发,并于2011年成为Apache软件基金会的顶级项目。 Kafka的设计目标是能够处理大规模的消息流,并提供持久性、高吞吐量和低延迟的特性。它的核心概念是发布-订阅模型,其中消息被组

    2024年02月15日
    浏览(63)
  • 从头搭建Android源码编译环境(Ubuntu 18.04 / 20.04 / 22.04)

    在新安装的Ubuntu上(版本20.04LTS),完成搭建Android源码编译环境步骤如下。 顺带说一句,当前用的比较多的Ubuntu是18.04和20.04,在实际项目中一直在用,可用性和稳定性都没问题。 最新的Ubuntu22.04版本,系统默认的二进制库变化比较大,编译Android源码有问题(实测过,没细研

    2024年02月06日
    浏览(156)
  • 【新手向】conda安装及虚拟环境创建-ubuntu18.04

    官网下载conda官网下载 进入安装包所在目录,打开终端,输入下述安装指令 然后一路回车,直到出现让填yes和no的,如下图 输入yes后,会提示Anaconda的安装路径 (这里记录一下它的默认路径,按回车继续。) 等待安装完之后,会询问是否把anaconda的bin添加到用户的环境变量中

    2024年02月08日
    浏览(62)
  • ROS学习笔记01、安装Ubuntu18.04以及ROS环境

    马上开学,目前学校很多实验室都是人工智能这块,大部分都是和机器人相关,然后软件这块就是和cv、ros相关,就打算开始学习一下。 本章节是虚拟机安装Ubuntu18.04以及安装ROS的环境。 学习教程:【Autolabor初级教程】ROS机器人入门,博客中一些知识点是来源于赵老师的笔记

    2023年04月08日
    浏览(58)
  • 在Ubuntu18.04中搭建基于QT的opencv环境

    前言 在看这篇文章之前,需要读者已经安装了qt环境如果还没有安装可以移步至这篇文章的后半断 链接: qt移植 获取cmake-gui sudo apt-get install cmake-gui 这一步主要是一会儿编译opencv的时候会用到 获取opencv的依赖环境 sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcod

    2024年01月17日
    浏览(43)
  • 关于Ubuntu 18.04 LTS环境下运行程序出现的问题

    1.运行程序时出现以下情况 2.检查版本 ​ 发现Ubuntu18.04下的glibc版本最高为2.27,而现程序所使用的是glibc2.34,所以没办法运行, 3.解决办法 安装glibc2.34库, ①下载 因为下载太慢了,可以从这下载好,拷贝到设备 ​②选择解压路径,解压源码包:使用tar命令解压下载的glibc源

    2024年02月15日
    浏览(42)
  • 【无公网IP】在公网环境下Windows远程桌面Ubuntu 18.04

    本篇文章主要介绍在Ubuntu上安装XRDP远程桌面,实现同个局域网内远程桌面Ubuntu,同时解决远程桌面登录蓝屏的问题。 并做内网穿透,使用cpolar内网穿透映射3389端口,生成公网TCP端口地址,实现在公网环境下,远程桌面Ubuntu系统。 【cpolar内网穿透支持http/https/tcp协议,支持永

    2024年01月19日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包