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本demo使用ultralytics-YOLO8对水印位置进行模型训练&检测,然后使用IOPaint移除检测到的水印。

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Samge0/yolo8-plus-iopaint

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移除品牌logo水印的Demo

本Demo使用Ultralytics-YOLO8对水印位置进行检测,然后使用IOPaint移除yolo识别的目标水印。

本Demo使用的last.pt模型来自yolo8-watermark-brand仓库。

使用IOPaint的api方式

本Demo支持使用IOPaintapi方式去除水印,只需在configs.py中配置USE_IOPAINT_API=True,可减少批量操作时iopaint命令行方式的初始化耗时。

如果配置USE_IOPAINT_API=True,需要先启动iopaint服务:

python iopaint_server.py

当然,也可以选择对接单独部署的IOPaint服务,只需要在configs.py中配置自定义的IOPAINT_SERVER_HOST即可。

当前开发环境使用的关键依赖版本

点击展开查看依赖信息
python==3.8.18

torch==2.3.0+cu118
torchvision==0.18.0+cu118
ultralytics==8.2.26
IOPaint==1.3.3
onnxruntime_gpu==1.18.0

# the onnx dependency is to automatically export the onnx model at train time
onnx==1.16.1
onnx-simplifier==0.4.36
onnxsim==0.4.36
onnxslim==0.1.28

本地调试

1、【推荐】使用vscode的Dev Containers模式,参考.devcontainer/README.md

2、【可选】其他虚拟环境方式

  • 用conda创建一个env环境:

    conda create -n yolo8-plus-iopaint python=3.8.18 -y
  • 进入env环境

    conda activate yolo8-plus-iopaint
  • 安装依赖

    • 【二选一】安装torch-cpu

      pip install torch torchvision
    • 【二选一】安装torch-cuda

      pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
    • 【必要】安装依赖

      pip install -r requirements.txt

运行Demo:

错误处理[可选]

点击展开查看 > 1、如果遇到`Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path`错误,需要下载相关dll放置到目标位置:

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本demo使用ultralytics-YOLO8对水印位置进行模型训练&检测,然后使用IOPaint移除检测到的水印。

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