YOLOv9：​在自定义数据上进行图像分割训练

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 在快速发展的计算机视觉领域，物体分割在从图像中提取有意义信息方面发挥着重要作用。在各种分割算法中，YOLOv9 已经成为一个强大而灵活的解决方案，提供了高效的分割能力和出色的准确性。 在这个全面的指南中，我们将深入探讨如何在自定义数据集上训练 YOLOv9 进行物体分割，并对测试数据进行推断。 通过本教程，您将深入了解 YOLOv9 的分割机制，并学会如何使用自定义数据集和 ultralytics 应用它到您的项目中。 目录 步骤 1：下载数据集 步骤 2：安装 Ultralytics 步骤 3：加载 YOLOv9-seg 预训练模型和推断  步骤 4：在自定义数据集上微调 YOLOv9-seg 步骤 5：加载自定义模型  步骤 6：对测试图像进行推断  步骤 1：下载数据集  我们将使用 Furniture BBox To Segmentation (SAM) 数据集进行本教程。您可以从 Kaggle ………………………………