🟠 YOLOv5分割 功能描述 算子基于YOLO架构的深度学习模型，对输入图像进行实例分割，快速检测出图像中的目标，为每个目标生成精确轮廓。 使用场景 适用于要求快速或实时处理，或需要获取目标的精确形状信息的场景。 输入输出 输入项 图像：待分割的单张彩色图像，需要为RGB格式。 输出项 检测结果：一个检测实例列表。列表中每个元素都代表一个被识别的物体，包含其类别、置信度得分以及轮廓多边形。 参数说明 权重文件 参数说明 上传预训练的YOLO分割模型。 调参说明 支持.onnx和.epicnn两种格式： .onnx：适用于在常规硬件设备运行。 .epicnn：适用于智能相机设备运行。 启用GPU 参数说明 当使用.onnx模型时，设置使用CPU还是GPU计算。 注意：此选项对.epicnn模型无效。 调参说明 开启（推荐）：对于.onnx模型，在有NVIDIA显卡的环境中启用可极大提升处理速度。 关闭（默认）：使用CPU进行计算，速度较慢，但无特殊硬件要求。 置信阈值 参数说明 模型对每个检测到的目标给出一个置信度分数，只有分数超过此阈值的目标才会被认为是有效结果并输出。 调参说明 调高阈值：筛选更严格，能有效减少误报，但可能增加漏报。 调低阈值：筛选更宽松，能找回更多目标，但可能引入更多误报。 参数范围 [0,1]，默认值：0.8 🟠 实例分割V1 🔷Yolo v8/v10 检测与分割