【源码】基于TensorFlow2的Yolact实例分割模型

项目简介

这是一个基于TensorFlow2框架实现的Yolact实例分割模型项目。Yolact作为实时实例分割模型，可同时对图像里的多个物体进行分割。项目涵盖模型的训练、预测、评估等功能，还具备丰富配置选项与数据增强策略，能优化模型性能，适应不同目标检测任务。

项目的主要特性和功能

1. 实时实例分割：Yolact模型可实现实时实例分割，适用于对实时性要求高的场景。
2. 多尺度特征金字塔：构建多尺度特征金字塔，使模型更精准地检测不同大小物体。
3. 灵活的数据增强策略：提供亮度调整、对比度调整、裁剪、镜像翻转等多种数据增强方法，增强模型泛化能力。
4. 多GPU支持：支持多GPU分布式训练，提升训练速度。
5. 损失函数和学习率调度器：实现自定义损失函数和学习率调度器，优化模型训练过程。
6. 评估和保存模型：提供评估模型性能的指标，在训练中保存最佳性能的模型权重。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python和TensorFlow2.x，并完成环境配置。

配置参数

依据实际需求，对训练参数（如输入形状、类别数量、学习率等）进行配置。

训练模型

运行训练脚本，按配置参数开展模型训练。

评估模型

使用提供的评估脚本，对训练好的模型进行评估。

预测和可视化

使用预测脚本对图像进行目标检测和实例分割，并将结果可视化。

下载地址

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