YOLO 实例分割
纯前端 ONNX 推理，当前页仅用于 YOLO 实例分割（检测框 + mask），请使用分割模型（如 yolo11n-seg / yolo26m-seg 导出的 ONNX）。
可直接下载示例 ONNX 分割模型，用于快速验证当前页面的加载、推理和可视化流程。
选择模型文件的提供方式。URL 适合远程模型，本地文件适合直接加载磁盘中的 ONNX。
选择推理执行设备。`auto` 会自动挑选可用后端，`webgpu` 通常更快，`wasm` 兼容性更高。
按当前配置加载模型。修改模型来源、类别名或输入尺寸后，需要重新加载一次。
指定后处理规则。当前页面只支持 YOLO 实例分割模型，因此这里固定为 `yolo`。
当模型来源为 URL 时填写完整地址，要求浏览器可直接访问且允许跨域加载。
推理输入边长，通常与导出模型时的 `imgsz` 一致；固定尺寸模型会在推理时自动纠正。
限制最终保留的实例数量。结果很多时可适当调小，减少画面拥挤和后处理开销。
可选项。用于覆盖类别名，多个类别请用逗号分隔，顺序需与模型训练时的类别索引一致。不填写则不额外注入类别名。
置信度阈值。分数低于该值的候选框会被直接丢弃，调高可减少误检，调低可保留更多候选。
NMS 的 IoU 阈值。值越小去重越激进，值越大越容易保留重叠框。
mask 二值化阈值。调高后 mask 会更收缩，调低则会更容易覆盖边缘区域。
控制预览图叠加内容。可分别显示类别标签、置信度，以及实例分割 mask。
调整 mask 覆盖层的透明度。值越大颜色越明显，便于观察分割轮廓。
状态: 未加载模型
说明: 该页需要分割模型（通常包含 3D 检测输出 + 4D 原型输出）。推荐使用 Ultralytics 导出 ONNX（opset=12, simplify=true, imgsz=640），页面会在推理时自动匹配模型固定输入尺寸。
图片: 未加载
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