Pussy BBox [yolov8]

你可以自动化眼睛或手部细节处理，但却找不到任何能自动遮罩私处的工具。因此，我训练了这个模型，以便能自动遮罩并用低去噪进行修复，从而获得更精细的结果。

如果你计划将此模型集成到你的工作流程中，建议先保存原始图像，然后进行自动化修复，保存修复结果，并从中选择最佳效果。

训练了 YOLOv8x 模型。

训练集：约 1,838 张图像（2297 张的 80%）

验证集：约 459 张图像（2297 张的 20%）

• 精确率 96.5%
• 召回率 95.1%
• mAP50 97.1%

模型概要（融合后）：112 层，68,131,272 个参数，0 个梯度，257.4 GFLOPs

类别 图像 实例 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

速度：每张图像预处理 0.3ms，推理 5.4ms，损失 0.0ms，后处理 0.6ms