【YOLACT】代码解读一代码运行验证处理图片训练代码解读网络架构 代码运行 根据github所给指导一步一步进行，如果曾经下载好coco数据集，在data/config.py108行以下修改数据集的目录，并且在run_coco_eval.py16行修改验证集annotation文件的路径。 验证 有以下三种评估方式： first python eval.py --trained_model=weights/yolact_base_54_800000.pth 以上命令不使用coco数据集自带的模型评估COCOEval，而是使用自己定义的评估函数。 second python eval.py

YOLOv5 使用NCNN库进行推理的安卓安装包，支持cpu和gpu模式，包含yolov5s、yolov4tiny、simple_pose、yolact等多个实现

基于yolact的重新训练模型, 可用于人体检测. 详细说明见博客 https://blog.csdn.net/Augurlee/article/details/103574125

实例分割yolact评估可视化以及去除边缘噪声点代码实现

yolact_resnet50_54_800000.pth

通过opencv-python调用摄像头, 传入YOLACT模型进行实时在线的目标检测和MASK标记. 详见博客 https://blog.csdn.net/Augurlee/article/details/103574125