下游任务：
采用目标检测、实例分割和深度估计的下游任务来验证图像融合结果质量。
文章目录
- 下游任务：
-
- 1.目标检测
- 2.实例分割
- 3.深度估计
- 局部细节放大工具
- Update
1.目标检测
YOLOv8：https://github.com/ultralytics/ultralytics
| 步骤 | 内容 |
|---|---|
| 第一步 | 下载项目到本地 |
| 第二步 | 安装README中项目相关的环境 |
| 第三步 | 新建main.py并运行目标检测实验结果 |
可选择的模型类型如下所示，代码示例选择的是YOLOv8n：
代码-main.py
"""
Author: YidaChen
Time is: 2024/5/11
this Code: 主函数用于模型-目标检测
"""
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolov8n.yaml") # build a new model from scratch
model <
![数字集成电路物理设计[陈春章]——知识总结与精炼01](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c15ed59eb22645bc847acafc859a67af.png)
