🟠 YOLOv5セグメンテーション

機能説明

オペレーターはYOLOアーキテクチャに基づく深度学習モデルで、入力画像に対してインスタンスセグメンテーションを行い、画像内のターゲットを高速検出し、各ターゲットの精確な輪郭を生成します。

使用シーン

高速またはリアルタイム処理が要求される、またはターゲットの精確な形状情報の取得が必要なシーンに適用されます。

入力・出力

入力項目

画像：セグメンテーション対象の単一カラー画像で、RGB形式である必要があります。

出力項目

検出結果：検出インスタンスリスト。リスト内の各要素は認識された物体を表し、そのカテゴリー、信頼度スコア、および輪郭ポリゴンを含みます。

パラメータ説明

ウェイトファイル

パラメータ説明

事前訓練済みのYOLOセグメンテーションモデルをアップロード。

調整説明
onnxと.epicnn二つの形式をサポート：

  • .onnx：通常のハードウェアデバイスでの動作に適用。

  • .epicnn：スマートカメラデバイスでの動作に適用。

GPU有効化

パラメータ説明

.onnxモデル使用時に、CPUまたはGPU計算の使用を設定。 注意：このオプションは.epicnnモデルに対して無効です。

調整説明

  • 有効（推奨）：.onnxモデルに対して、NVIDIAグラフィックカードがある環境で有効にすると処理速度が大幅に向上。

  • 無効（デフォルト）：CPUを使用して計算、速度は遅いが特別なハードウェア要件はなし。

信頼度閾値

パラメータ説明

モデルが検出された各ターゲットに対して信頼度スコアを与え、このスコアがこの閾値を超えるターゲットのみが有効な結果として認識され出力されます。

調整説明

  • 閾値を上げる：フィルタリングがより厳格になり、誤検出を効果的に減らせますが、見逃しが増加する可能性があります。

  • 閾値を下げる：フィルタリングがより緩やかになり、より多くのターゲットを見つけることができますが、より多くの誤検出を引き起こす可能性があります。

パラメータ範囲

[0,1]、デフォルト値：0.8