تدريب مجموعات البيانات المخصصة باستخدام Ultralytics YOLOv8 في Google Colab

في هذه المدونة، سنلقي نظرة على كيفية إتقان الكشف المخصص عن العناصر باستخدام Ultralytics YOLOv8 في Google Colab. استعد لإطلاق قوة YOLOv8 بينما نرشدك خلال العملية بأكملها، من الإعداد إلى التدريب والتقييم.

إعداد نموذج YOLOv8 في Google Colab

لنبدأ الأمور بإعداد بيئتنا في Google Colab. إذن، ما هو Google Colab؟ Google Colab هو اختصار لـ Google Colaboratory، وهو عبارة عن منصة سحابية مجانية من Google لكتابة وتشغيل كود Python. 

الخطوة الأولى لإعداد ذلك هي التأكد من أن لديك حق الوصول إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU) عن طريق تحديد نوع وقت التشغيل المناسب. تحقق من أن كل شيء يعمل بسلاسة باستخدام أمر nvidia-smi للتحقق من إعداد وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك.

بعد ذلك، قم بتثبيت تبعيات Ultralytics و YOLOv8 باستخدام pip. استورد نموذج YOLO من Ultralytics للبدء في رحلة الكشف المخصصة عن العناصر.

تسمية وإعداد مجموعة البيانات الخاصة بك

الآن، دعنا نعد مجموعة البيانات الخاصة بنا. ضع علامات على بياناتك باستخدام مربعات إحاطة، مع تحديد الفئات لكل عنصر. قم بتصدير مجموعة البيانات الخاصة بك إلى تنسيق YOLOv8 من Ultralytics واستوردها إلى دفتر Google Colab الخاص بك.

تدريب نموذج YOLOv8 المخصص الخاص بك

اضبط المهمة على اكتشاف للكشف عن العناصر واختر حجم نموذج YOLOv8 الذي يناسب احتياجاتك. حدد موقع مجموعة البيانات الخاصة بك وعدد الحقب وحجم الصورة للتدريب. شاهد نموذجك وهو يتعلم ويتكيف، وذلك بفضل قوة YOLOv8 وتسريع وحدة معالجة الرسومات.

تقييم والتحقق من صحة النموذج الخاص بك

بمجرد اكتمال التدريب، قم بتقييم أداء النموذج الخاص بك باستخدام مقاييس مثل متوسط خطأ الموضع. تحقق من صحة النموذج الخاص بك على بيانات غير مرئية لضمان قدرات التعميم الخاصة به. ارسم مصفوفات الالتباس وحلل التنبؤات لضبط النموذج الخاص بك بشكل أكبر.

يمكن التحقق من صحة نماذج Ultralytics YOLOv8 بسهولة باستخدام أمر CLI واحد، والذي يحتوي على العديد من الميزات الرئيسية، أي الإعداد التلقائي للمعلمات الفائقة، ودعم المقاييس المتعددة، وما إلى ذلك. 

تدعم Ultralytics أيضًا بعض وسيطات CLI و Python التي يمكن للمستخدمين استخدامها أثناء التحقق للحصول على نتائج إخراج أفضل بناءً على احتياجاتهم. لمزيد من المعلومات، يمكنك استكشاف وثائقنا.

الارتقاء بنموذجك إلى المستوى التالي

لقد نجحت الآن في تدريب نموذج YOLOv8 المخصص الخاص بك في Google Colab. لكن رحلتنا لا تنتهي هنا. في الفيديو التالي، سنستكشف كيفية تصدير أوزان النموذج وتشغيل الاستدلال المباشر باستخدام نموذج YOLOv8 المدرب خصيصًا. استعد لتجربة مبهجة بينما ندفع حدود الكشف عن الكائنات. ترقبوا! 

ملخص

شكرًا لانضمامكم إلينا بينما نظرنا إلى عالم الكشف المخصص عن الكائنات باستخدام YOLOv8 في Google Colab. ترقبوا المزيد من التحديثات والبرامج التعليمية المثيرة بينما نواصل استكشاف الاحتمالات غير المحدودة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. 

باستخدام هذا الدليل الشامل، أنت الآن مجهز لتدريب نماذج الكشف عن الكائنات المخصصة الخاصة بك باستخدام Ultralytics YOLOv8 في Google Colab. شاهد البرنامج التعليمي الكامل هنا!