[YOLO] Instance Segmentation 객체 분할

객체 세그먼트 마스크를 표현하고 출력해 보자.

 

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n-seg.pt")
results = model("bus.jpg")

for result in results:
	print(result[0].masks.xy) # tensor로 표현된 픽셀 좌표의 세그먼트 목록입니다.
	# 첫 번째 오브젝트의 마스크 픽셀 좌표 출력
	#print(result[0].masks.xyn) # tensor로 표현된 정규화된 세그먼트 목록입니다.

	result.show()

 

model()는 model.predict()와 같은 의미인 것 같다. 사용할 수 있는 인수는 아래 링크에서 확인하자.

Inference Arguments

 

원래 이미지

 

각 인스턴스의 세그먼트를 구분하는 마스크가 표현된다.

 

첫 번째(92%의 확률을 갖는) 사람의 마스크 픽셀 좌표.