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第二章 深度学习之yolov8图像分割输出

2025/9/18 7:52:45 来源:https://blog.csdn.net/littleleafboy/article/details/143370598  浏览:    关键词:第二章 深度学习之yolov8图像分割输出

文章目录

  • 前言
  • 一、模型输入输出样例
  • 二、详解
    • 1.Input
    • 2.Output0
    • 3.Output1


前言

本章介绍一下yolov8图像分割模型输入输出参数含义,增加自己的记忆


一、模型输入输出样例

Input:(1x3x1024x1024)
Output0:(1x32x256x256)
Output1:(1x54x21504)

二、详解

1.Input

1: 输入图像的张数
3: 输入图像的通道数量RGB
1024x1024: 输入图像的分辨率

2.Output0

1: 输出图像的张数
32:
256x256:

3.Output1

1: 输出图像的张数
54: 4(预测框xywh)+18(每个类别的置信度)+32(对应Output0的32)
21504: yolo分割的时候会将输入图像划分为3个尺度(8、16、32)的网格,每个尺度下的网格数量为128128、6464、32*32,加在一起为21504个网格对象

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