使用 YOLOv9+SAM 进行动态物体检测和分割

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 YOLOv9+SAM：自定义对象检测新突破，RF100 Construction-Safety-2数据集显威力！ 在本文中，我们大胆尝试，将领先的YOLOv9算法与SAM（分割注意力模块）技术完美融合，并在RF100 Construction-Safety-2数据集上进行了深入的自定义对象检测模型测试。这一前沿技术的集成，不仅显著提升了在不同图像中检测和分割对象的精准度和细致度，更为我们的应用场景打开了更为广阔的大门。 想象一下，从自动驾驶系统的安全性能增强，到医学成像中诊断过程的精确改进，这一组合技术的潜力无处不在。它仿佛一双智能的眼睛，能够精准捕捉到每一个关键细节，为我们的生活和工作带来前所未有的便利和安全性。 而这一切的背后，正是YOLOv9的高效检测能力与SAM以零样本方式分割对象能力的完美结合。这种强大的组合不仅最大 ………………………………