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Segmentierung mit vortrainierten Ultralytics YOLOv8 Modellen in Python

Entdecke die Leistungsfähigkeit von YOLOv8. Erfahre mehr über seine Geschwindigkeit, Genauigkeit und Echtzeit-Erkennungsfunktionen. Erkunde die wichtigsten Highlights und nimm an unseren GitHub-Diskussionen teil, um mehr zu erfahren.

Werfen wir einen Blick auf die Welt der Objektsegmentierung mit dem Ultralytics YOLOv8 Modell. In diesem Blogpost zeigen wir dir, wie du die Segmentierung ganz einfach einrichten und ausführen kannst. Python.

Die Weichen für die Segmentierung stellen

Beginnen wir mit dem Schwerpunkt YOLOv8. Die Installation dieses leistungsstarken Modells ist ein Kinderspiel, und in wenigen Augenblicken bist du bereit, seine Segmentierungsmöglichkeiten zu nutzen. 

Die Instanzsegmentierung geht noch einen Schritt weiter als die Objekterkennung, indem sie einzelne Objekte in einem Bild lokalisiert und vom Hintergrund trennt. 

Die Ausgabe besteht aus Masken oder Konturen, die jedes Objekt umreißen, begleitet von Klassenbeschriftungen und Vertrauenswerten. Diese Technik ist von unschätzbarem Wert, wenn es auf die genaue Form der Objekte ankommt, denn sie liefert nicht nur die Position der Objekte, sondern auch detaillierte Informationen über ihre Form.

Mit ein paar einfachen Befehlen kannst du Vorhersagen von der Kommandozeile aus machen und dich so von der Innovation und Einfachheit von YOLOv8 überzeugen.

Live-Segmentierung: Bilder zum Leben erwecken

Aber warum sollten wir uns auf statische Bilder beschränken, wenn wir die Segmentierung in Echtzeit erleben können? Unser Python Skript ist dein Tor zur dynamischen Welt der Live-Segmentierung. 

Indem du die Klasse YOLO nutzt und sie nahtlos in OpenCV integrierst, kannst du deinen Projekten Leben einhauchen und dabei verborgene Erkenntnisse und Muster aufdecken. 

Von der Identifizierung von Stühlen bis zum Abgrenzen von Pflanzen - die Möglichkeiten sind so endlos wie deine Fantasie.

Abb. 1. Nicolai Nielsen skizziert die von COCO trainierten Segmentierungsmodelle.

Unter Ultralytics bieten wir auch Unterstützung für COCO-Segmentierungsmodelle an, die für jeden Anwendungsfall eine hervorragende Ausgangsbasis darstellen. Du kannst diese Modelle dann auf deine spezifischen Bedürfnisse abstimmen.

Insgesamt bieten wir Unterstützung für verschiedene Datensätze, wie z. B. Instanzsegmentierung für Autoteile, Risssegmentierung und Segmentierung von Industrieverpackungen. Das Training von Segmentierungsmodellen auf diesen Datensätzen wird durch einen einzigen Befehl in unserer Dokumentation vereinfacht:

Dranbleiben

In den kommenden Videos tauchen wir tiefer in die Welt von YOLOv8 ein und erforschen benutzerdefiniertes Training und Inferenzen auf deinen eigenen Datensätzen. 

Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, die Komplexität von KI und maschinellem Lernen zu vereinfachen, ein Segment nach dem anderen. Unser Ziel ist es, Einzelpersonen und Organisationen gleichermaßen zu befähigen, das volle Potenzial von Spitzentechnologien wie YOLOv8 zu nutzen. Mit unserer Hilfe und deiner Neugierde können wir unglaubliche Durchbrüche erzielen.

Sei dabei, wenn wir das volle Potenzial von Ultralytics freisetzenYOLOv8. Sieh dir das ganze Video hier an! 

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