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在YOLACT/YOLACT++中获取预测输出掩码的多边形坐标

YOLACT和YOLACT++是目标检测和实例分割的先进算法,常用于计算机视觉领域。它们可以对图像中的目标进行实时的检测和分割,输出包括目标的边界框和预测输出掩码的多边形坐标。以下是对这个问答内容的完善和全面答案:

在YOLACT/YOLACT++中获取预测输出掩码的多边形坐标,是指通过这两个算法对图像中的目标进行分割后,得到的每个目标的掩码(mask)信息,并将其转化为多边形(polygon)的坐标表示。

YOLACT/YOLACT++算法通过使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取和预测,结合了目标检测和语义分割的思想。在目标检测阶段,算法首先利用特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)提取多尺度的特征图,并在每个特征图上进行目标检测,得到候选框(bounding box)及其对应的类别置信度。

接下来,在实例分割阶段,YOLACT/YOLACT++算法利用预测的候选框信息,对每个候选框进行语义分割,并生成目标的掩码信息。这些掩码通常以像素级别的二值图像表示,其中目标区域的像素值为1,背景区域的像素值为0。

为了获取预测输出掩码的多边形坐标,可以使用基于像素级别的图像处理算法,如连通区域分析(Connected Component Analysis)和轮廓提取(Contour Extraction)等。这些算法可以从掩码图像中提取出目标区域的连通分量,并将其表示为多边形的形式,即多边形的顶点坐标。

由于YOLACT/YOLACT++是开源项目,可以在GitHub上找到相关的代码和实现细节。在YOLACT/YOLACT++的官方GitHub仓库中,可以了解更多关于这两个算法的原理和实现方式。

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