X
Ultralytics YOLOv8.2 الإصدارUltralytics YOLOv8.2 الإصدارUltralytics YOLOv8.2 سهم الإطلاق
الشيك الأخضر
تم نسخ الرابط إلى الحافظة

تصدير مدرب مخصص Ultralytics YOLOv8 نموذج

استكشاف اكتشاف الكائنات المخصصة باستخدام Ultralytics YOLOv8! تعرف على كيفية تدريب الاستدلال المباشر وتصديره وتشغيله على كاميرا ويب!

شعار الفيسبوكشعار تويترشعار لينكد إنرمز نسخ الرابط

انضم إلينا ونحن نلقي نظرة فاحصة على اكتشاف الكائنات المخصصة باستخدام Ultralytics YOLOv8. في منشور المدونة هذا ، سنستكشف العملية المعقدة لتدريب نموذج مخصص ، وتصدير الأوزان المدربة ، وتشغيل الاستدلال المباشر على كاميرا الويب. 

تدريب نموذج الكشف عن الكائنات المخصصة

في الفيديو السابق ، بحثنا في عالم تدريب أ YOLOv8 نموذج على مجموعة بيانات أكواب مخصصة في Google Colab. لقد رأينا الرسم البياني للتدريب يتحسن بشكل مطرد ، مع انخفاض الخسارة وزيادة متوسط موضع الخطأ. بناء على ذلك ، يمكن لنموذجنا الخاص الآن تحديد خمسة أنواع مختلفة من الأكواب بدقة شديدة.

مع نموذجنا المخصص المدرب والجاهز للانطلاق ، حان الوقت لاستكشاف الحدود التالية - تصدير الأوزان المدربة وتشغيل الاستدلال المباشر على كاميرا الويب.

الاستدلال النموذجي هو عملية استخدام نموذج رؤية كمبيوتر مدرب لإجراء تنبؤات أو قرارات بناء على بيانات جديدة غير مرئية. يحدث ذلك عندما يستخدم النموذج بيانات الإدخال ، مثل الصورة ، ويعالجها من خلال معلماته وهيكله المكتسب. ثم ينتج النموذج مخرجات، مثل التصنيف أو الكشف أو التجزئة، بناء على مهمة التدريب الخاصة به. 

من الناحية العملية ، غالبا ما يتضمن الاستدلال نشر النموذج المدرب في بيئة إنتاج حيث يمكن استخدامه لمعالجة بيانات العالم الحقيقي في سيناريوهات الوقت الفعلي أو معالجة الدفعات.

تصدير الاستدلال وتشغيله باستخدام النموذج المدرب

من خلال أوزان النماذج المدربة التي تم تنزيلها من Colab ، يمكننا استيرادها بسلاسة إلى ملف Python البيئة ، على استعداد لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة لنموذجنا المخصص.

باستخدام بضعة أسطر من التعليمات البرمجية ، يمكننا إعداد ملف Python برنامج نصي لتشغيل الاستدلال المباشر على كاميرا الويب ، والتقاط لقطات في الوقت الفعلي واكتشاف أكواب مختلفة بدقة مذهلة. قوة YOLOv8 يتألق نموذجنا حيث يحدد نموذجنا بسهولة الأكواب ذات الأشكال والأحجام والألوان المختلفة ، ويعرض تعدد استخداماته وموثوقيته في سيناريوهات العالم الحقيقي.

توفر نماذج الضبط الدقيق العديد من الفوائد. يمكنهم الكشف عن الجزء، أو تصنيف الكائنات التي قد لا تدعمها النماذج المدربة مسبقا. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنهم مساعدة الباحثين أو علماء البيانات في فهم كيفية أداء بنية النموذج على مجموعات البيانات في العالم الحقيقي.

الشكل 1. يوضح نيكولاي نيلسن كيفية تدريب نموذج مخصص ، وتصدير الأوزان المدربة ، وتشغيل الاستدلال المباشر على كاميرا الويب.

في المخص:

من تدريب نموذج مخصص إلى تصدير الأوزان المدربة وتشغيل الاستدلال المباشر على كاميرا الويب ، شهدنا قوة وتعدد استخدامات YOLOv8 مباشره.

انضم إلينا في سعينا لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة لاكتشاف الكائنات المخصصة باستخدام Ultralytics YOLOv8. معا ، دعونا نشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي اكتشاف واحد في كل مرة. سحب Ultralytics HUB ، ومستنداتنا لمزيد من المعلومات حول كل الأشياء Ultralytics وكذلك الانضمام إلى مجتمعنا للبقاء على اطلاع على آخر التطورات! 

إذا كنت مهتما بتصدير تدريب مخصص YOLOv8 النماذج وتشغيل الاستدلال على كاميرا الويب ، شاهد الفيديو الكامل هنا!

دعونا نبني المستقبل
من الذكاء الاصطناعي معا!

ابدأ رحلتك مع مستقبل التعلم الآلي

اقرأ المزيد في هذه الفئة