模型实战（2）之YOLOv5 实时实例分割+训练自己数据集
本文将详解YOLOv5实例分割模型的使用及从头训练自己的数据集得到最优权重，可以直接替换数据集进行训练的训练模型可通过我的gitcode进行下载：https://gitcode.net/openmodel/yolov5-seg
详细过程将在文章中给出：
- 2022年11月22号YOLO的官方团队发布了yolov5-v7.0版用于实例分割，号称目前最快和最准确的模型：https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v7.0，其性能如下图：
- 为了对其更好的测试、验证和部署，可以参考官方手稿：https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/segment/tutorial.ipynb
- 我们使用A100 gpu在coco上训练了300个epoch的YoLOv5分割模型，图像大小为640。我们将所有模型导出到ONNX FP32进行CPU速度测试，并导出到Tenso
本文转载自: https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/128440233
版权归原作者 明月醉窗台 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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