Pussy BBox [yolov8]

눈이나 손 세부사항 자동화는 가능하지만, 여성 생식기 부분을 자동 마스킹하는 도구는 찾을 수 없습니다. 그래서 저는 더 세밀한 결과를 얻기 위해 낮은 노이즈 제거로 자동 마스킹 후 inpaint를 수행할 수 있도록 이 모델을 학습했습니다.

이 모델을 작업 흐름에 추가하려는 경우, 먼저 원본 이미지를 저장한 후 자동 inpaint를 수행하고 inpaint된 결과를 저장한 뒤 가장 좋은 결과를 선택하는 것이 좋습니다.

YoloV8x 모델을 학습했습니다.

학습 세트: 약 1,838장의 이미지 (2,297의 80%)

검증 세트: 약 459장의 이미지 (2,297의 20%)

모델 요약 (통합): 112층, 68,131,272개 파라미터, 0개 그래디언트, 257.4 GFLOPs

클래스 | 이미지 수 | 인스턴스 수 | Box(P R mAP50 mAP50-95):

all 459 467 0.965 0.951 0.971 0.573

pussy 459 467 0.965 0.951 0.971 0.573

속도: 이미지당 0.3ms 전처리, 5.4ms 추론, 0.0ms 손실, 0.6ms 후처리