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实例分割-Ultralytics YOLO11

本示例展示了如何基在 BPU 上运行 YOLOv11 语义分割模型，支持图像预处理、推理、后处理（解析输出并叠加彩色分割掩码）等功能，本示例代码位于/app/cdev_demo/bpu/03_instance_segmentation_sample/02_ultralytics_yolo11_seg/目录下。

本示例展示了如何基在 BPU 上运行 YOLOv11 实例分割模型，支持图像预处理、推理、后处理（解析输出并叠加彩色分割掩码）等功能，本示例代码位于 /app/cdev_demo/bpu/instance_segmentation_sample/ultralytics_yolo11_seg/ 目录下。

模型说明​

  • 简介：

    Ultralytics YOLO11 是一款轻量级目标检测与实例分割模型，基于 YOLO 系列设计并融合了 anchor-free 与 anchor-based 思想结构与回归分箱（distributional regression）策略。本模型为其实例分割变体，支持同时输出边界框、类别概率和高质量的像素级掩膜，适用于实时场景中的多对象检测与分割任务。

  • HBM 模型名称： yolo11n_seg_nashe_640x640_nv12.hbm
  • HBM 模型名称： yolo11n_seg_nashp_640x640_nv12.hbm

  • 输入格式： NV12 格式图像（Y/UV 分离），尺寸为 640x640

  • 输出：

    • 目标检测结果（bounding box + 类别 + 分数）

    • 实例分割掩膜（每个目标对应一张 mask）

功能说明​

  • 模型加载

    加载量化后的 Ultralytics YOLO11 实例分割模型，并解析运行时元数据。

  • 输入预处理

    将输入 BGR 图像缩放至 640×640，并转换为 NV12 格式（Y、UV 平面分离），以适配模型输入要求。

  • 推理执行

    通过 .infer() 方法触发前向推理，推理输出包含多个尺度的类别分数、边界框回归、掩膜系数以及全局掩膜原型张量。

  • 结果后处理

    • 使用阈值筛选检测候选，并解码边界框与掩膜系数；

    • 合并各尺度输出，应用 NMS 筛选最终目标；

    • 利用掩膜原型与系数恢复出每个目标的掩膜；

    • 掩膜及边界框均被缩放回原始图像尺寸；

    • 支持可选形态学操作（开操作）以优化掩膜边缘；

    • 最终输出为边框、类别、分数与像素级实例掩膜。

环境依赖​

在编译运行前，请确保安装以下依赖：

sudo apt update
sudo apt install libgflags-dev

目录结构​

.
|-- CMakeLists.txt                 # CMake 构建脚本
|-- README.md                      # 使用说明（当前文件）
|-- inc
|   `-- ultralytics_yolo11_seg.hpp # YOLO11_Seg 推理封装头文件（加载/预处理/推理/后处理接口）
`-- src
    |-- main.cc                    # 程序入口：解析参数、执行完整 pipeline、保存可视化结果
    `-- ultralytics_yolo11_seg.cc  # YOLO11_Seg 推理实现：解码、NMS、掩码生成与缩放等

编译工程​

  • 配置与编译 
    mkdir build && cd build
    cmake ..
    make -j$(nproc)

模型下载​

若在程序运行时未找到模型，可通过下列命令下载

wget https://archive.d-robotics.cc/downloads/rdk_model_zoo/rdk_s100/ultralytics_YOLO/yolo11n_seg_nashe_640x640_nv12.hbm
wget https://archive.d-robotics.cc/downloads/rdk_model_zoo/rdk_s600/ultralytics_YOLO/yolo11n_seg_nashp_640x640_nv12.hbm

参数说明​

参数名说明默认值
--model_path模型文件路径（.hbm）/opt/hobot/model/s100/basic/yolo11n_seg_nashe_640x640_nv12.hbm
--test_img输入测试图片路径/app/res/assets/office_desk.jpg
--label_file类别标签文件路径/app/res/labels/coco_classes.names
--score_thres置信度过滤阈值（低于该值的框会被丢弃）0.25
--nms_thresIoU 阈值（类别内 NMS 用于去除重复检测）0.7
参数名说明默认值
--model_path模型文件路径（.hbm）/opt/hobot/model/s600/basic/yolo11n_seg_nashp_640x640_nv12.hbm
--test_img输入测试图片路径/app/res/assets/office_desk.jpg
--label_file类别标签文件路径/app/res/labels/coco_classes.names
--score_thres置信度过滤阈值（低于该值的框会被丢弃）0.25
--nms_thresIoU 阈值（类别内 NMS 用于去除重复检测）0.7

快速运行​

  • 运行模型

    • 确保在build目录中

    • 使用默认参数

      ./ultralytics_yolo11_seg

    • 指定参数运行

      ./ultralytics_yolo11_seg \
          --model_path /opt/hobot/model/s100/basic/yolo11n_seg_nashe_640x640_nv12.hbm \
          --test_img /app/res/assets/office_desk.jpg \
          --label_file /app/res/labels/coco_classes.names \
          --score_thres 0.25 \
          --nms_thres 0.7
      ./ultralytics_yolo11_seg \
          --model_path /opt/hobot/model/s600/basic/yolo11n_seg_nashp_640x640_nv12.hbm \
          --test_img /app/res/assets/office_desk.jpg \
          --label_file /app/res/labels/coco_classes.names \
          --score_thres 0.25 \
          --nms_thres 0.7

  • 查看结果

    运行成功后，会将结果绘制在原图上，并保存到build/result.jpg

    [Saved] Result saved to: result.jpg

注意事项​

  • 输出结果存储为result.jpg，用户可自行查看。

  • 如需了解更多部署方式或模型支持情况，请参考官方文档或联系平台技术支持。

License​

Copyright (C) 2025，XiangshunZhao D-Robotics.

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it under the terms of the GNU Affero General Public License as
published by the Free Software Foundation, either version 3 of the
License, or (at your option) any later version.

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but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
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