python3.7中如何使用yolov2进行语义分割？答案

【问题标题】：How to do semantic segmentation using yolov2 in python3.7?python3.7中如何使用yolov2进行语义分割？
【发布时间】：2021-01-23 17:57:09
【问题描述】：

我用边界框标记图像，然后使用 yolov2 (python 3.7) 进行对象检测，它成功了 (https://github.com/deep-diver/Soccer-Ball-Detection-YOLOv2/blob/master/YOLOv2-Train.ipynb)。我需要使用 yolov2 使用 python 进行语义分割。我可以使用哪个图像标记软件进行语义分割，其输出与 yolo 兼容？我该如何修改上述网站中的代码以使用 yolov2 解决这个问题？或者我们有什么例子吗？

提前感谢您的帮助。

阿巴斯，

【问题讨论】：

标签： python yolo semantic-segmentation

【解决方案1】：

YOLO 算法都不执行语义分割。它们是对象检测算法。在您的情况下，您可以使用以下任何算法进行分割：DeepLab、UNet、PSPNet、EfficientNet 等。

【讨论】：

我找到了用于语义分割的“Mask R-CNN”。对这种方法有任何想法吗？谢谢，
请记住，Mask RCNN 和 YOLACT/YOLACT++ 是实例分割模型，而不是语义分割。这两种架构都非常复杂，尤其是 Mask RCNN。如果你是这个领域的新手，我建议你看看我在帖子中提到的模型。

【解决方案2】：

您好，您可以使用 YOLACT/YOLACT++ https://github.com/dbolya/yolact 它使用相同的 labelme 注释，您只需稍微编辑 cofig.py 即可获得所需的结果。我正在使用它，它很棒。

Yolact 是 YOLO 的一种变形，意思是你看系数。

【讨论】：

嗨 Areeb，感谢您的帮助。我将使用 YOLACT 进行语义分割。
YOLACT 确实是一个非常好的模型，但我不建议刚开始语义分割之旅的人使用它。