实例分割Yolact边缘端部署 （四） 利用预训练模型快速标注
admin
2024-02-14 00:37:58
实例分割Yolact边缘端部署 （四） 利用预训练模型快速标注
- 快速标注流程
- 1. yolact推理流程
- 1.1 evalimage()
- 1.2 prep_display()
- 2. 增加label导出函数
- 3. 推理并生成json标签
- 3.完整代码
快速标注流程
- 预训练模型 如果数据集类别在coco类别内，那可以直接下载yolact的预训练模型
yolact_resnet50_54_800000.pth。如果是新的类别，那可以进行少量标注，然后训练一个初始版model。- 利用预训练模型对数据集图像进行推理，并将推理结果保存成json格式。
1. yolact推理流程
1.1 evalimage()
- 首先定位yolact推理单张图像的流程，利用
eval.py加载模型对图像进行推理，从函数def evalimage可以看出，preds &#
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