YOLOv8 으로 RealTime Object Segmentation 수행하기

 

YOLOv8 을 이용하여 간단하게 RGB Webcam의 Realtime Segmentation을 수행해보았습니다.

기존의 boundary box를 쳐주는 YOLO 는 많이 익숙하실 것이라 생각이 듭니다.

Segmentation은 그에 더해 인식된 Object가 실제로 존재하는 영역에 대해서 구분하게 됩니다.

 

일단 물체의 경계를 구분한다는 것 자체가 굉장히 의미가 있는 것 같습니다.

물체와 배경의 차이를 모델이 정확히 인지한다는 것입니다.

 

속도는 GeForce RTX 2080 Ti 에서 yolov8n-seg.pt 모델을 사용한 결과

약 150fps 정도의 추론 속도가 나왔습니다.

Segmentation인데도 속도가 어마어마한 것 같습니다.

저는 예전에 가상환경을 만들어두었기에

해당 가상환경에서 yolov8을 구동시켰습니다.

환경 구성이 필요하시면 아래 글을 참조하시기 바랍니다.

Intel RealSense 카메라 + YOLOv8 을 이용한 object 거리 추출

 

 

작성한 코드입니다.

 

 

 

실행 결과입니다.

 

 

이제 다음 글에서 Depth Camera에 이를 적용시키고

물체의 각 pixel 에 대해 Depth 를 계산하여 평균을 도출해보겠습니다.

 

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Reference

How to segment Objects with YOLOv8

 

GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite