许可证：Apache-2.0
标签：

• 视觉
• 图像分类

微件示例：

• 示例图片1：
  来源：>https://huggingface.co/jordandavis/yolo-human-parse/blob/main/sample_images/image_one.jpg
  标题：正面视角
• 示例图片2：
  来源：>回望
  标题：茶壶
• 示例图片3：
  来源：>https://huggingface.co/jordandavis/yolo-human-parse/blob/main/sample_images/image_three.jpg
  标题：运动套装

人体部位与物体的YOLO分割模型

本仓库包含一个经过微调的YOLO（You Only Look Once）分割模型，专为检测并分割图像中的人体部位和物体而设计。

模型概览

该模型基于YOLO架构，经过微调后可检测并分割以下类别：

0. 头发
1. 面部
2. 颈部
3. 手臂
4. 手部
5. 背部
6. 腿部
7. 足部
8. 服装
9. 人物
10. 手机

安装

使用此模型前，请确保已安装相应的YOLO框架。步骤如下：

1. 克隆本仓库：

   git clone https://github.com/your-username/yolo-segmentation-human-parts.git  
   cd yolo-segmentation-human-parts  
   

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt  
   

使用方式

通过以下Python脚本进行推理：

from ultralytics import YOLO  

# 加载模型  
model = YOLO('path/to/your/model.pt')  

# 对图像进行推理  
results = model('path/to/your/image.jpg')  

# 处理结果  
for result in results:  
    boxes = result.boxes  # 边界框  
    masks = result.masks  # 分割掩码  
    # 进一步处理...  

训练

如需在自己的数据集上进一步微调模型，请按以下步骤操作：

1. 将数据集准备为YOLO格式。
2. 修改data.yaml文件以匹配数据集结构和类别。
3. 运行训练脚本：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data.yaml --weights yolov5s-seg.pt  
   

评估

在测试集上评估模型性能：

python val.py --weights path/to/your/model.pt --data data.yaml --task segment  

贡献

欢迎提交改进模型或扩展功能的贡献。请通过拉取请求或提交议题讨论变更建议。

许可证

本项目采用MIT许可证，详见LICENSE文件。

致谢

• 感谢YOLO团队的原版实现。
• 感谢所有参与微调和改进此模型的贡献者。