实例分割是一种先进的图像识别技术，它不仅能够识别图像中的物体，还能准确描绘出物体的轮廓。这种技术通过在图像中为每个物体绘制边界框和多边形标注，使得能够更精确地测量物体的大小，并将它们从背景中分离出来。此外，实例分割还能帮助更准确地检测那些形状不规则或旋转的物体。
应用场景
实例分割技术的应用非常广泛，它适用于需要精确测量物体尺寸、从背景中提取物体或需要更高精度检测旋转物体的场景。例如，在自动驾驶领域，通过实例分割技术，车辆可以更准确地识别并测量周围物体的大小和形状，从而做出更安全的驾驶决策。在医疗影像分析中，实例分割可以帮助医生更精确地识别和测量病变区域，提高诊断的准确性。
训练实例分割模型
现在，可以直接在Roboflow平台内使用预训练的COCO模型来训练实例分割项目，或者将其导出为COCO分割或YOLOv5定向边界框格式。通过这种方式，可以利用现有的模型和数据集，快速构建并训练自己的实例分割模型，从而节省大量的时间和资源。
实例分割模型的推理
在训练好实例分割模型之后，可以通过多种方式进行模型推理，包括使用Roboflow的RF Widget、curl命令、示例Web应用或不同编程语言的代码示例。下面是一个使用Python和多部分表单进行实例分割模型推理的代码示例：
pip install requests pillow
pip install requests_toolbelt
import io
import cv2
import requests
from PIL import Image
from requests_toolbelt.multipart.encoder import MultipartEncoder
# 使用PIL加载图像
img = cv2.imread("/Users/wolf/Downloads/P7.jpg")
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
pilImage = Image.fromarray(image)
# 转换为JPEG缓冲区
buffered = io.BytesIO()
pilImage.save(buffered, quality=100, format="JPEG")
# 构建多部分表单并发送POST请求
m = MultipartEncoder(fields={'file': ("imageToUpload", buffered.getvalue(), "image/jpeg")})
response = requests.post("https://detect.roboflow.com/your-model/your-model-version?api_key=your-api-key", data=m, headers={'Content-Type': m.content_type})
print(response)
print(response.json())
通过上述代码，可以将图像上传到Roboflow的检测服务，并获取模型的推理结果。这为提供了一种快速、灵活的方式来集成实例分割技术到自己的应用中。