Training eigener Datensätze mit Ultralytics YOLOv8 in Google Colab

In diesem Blog schauen wir uns an, wie man die benutzerdefinierte Objekterkennung mit Ultralytics YOLOv8 in Google Colab. Mach dich bereit für die Entfaltung der Leistung von YOLOv8 Wir führen dich durch den gesamten Prozess, von der Einrichtung bis zur Schulung und Auswertung.

Einrichten des YOLOv8 Modells in Google Colab

Beginnen wir damit, unsere Umgebung in Google Colab einzurichten. Was ist Google Colab? Die Abkürzung steht für Google Colaboratory. Google Colab ist eine kostenlose Cloud-Plattform von Google zum Schreiben und Ausführen von Python Code. 

Als erstes musst du sicherstellen, dass du Zugang zu GPU hast, indem du den entsprechenden Laufzeittyp auswählst. Überprüfe, ob alles reibungslos funktioniert, indem du den Befehl nvidia-smi verwendest, um deine GPU Einrichtung zu überprüfen.

Als nächstes installierst du die Abhängigkeiten Ultralytics und YOLOv8 mit pip. Importiere das Modell YOLO von Ultralytics , um mit der benutzerdefinierten Objekterkennung zu beginnen.

Beschriften und Vorbereiten deines Datensatzes

Bereiten wir nun unseren Datensatz vor. Beschrifte deine Daten mit Begrenzungsrahmen und gib die Klassen für jedes Objekt an. Exportiere deinen Datensatz in das Format YOLOv8 von Ultralytics und importiere ihn in dein Colab-Notizbuch Google .

Schulung deines benutzerdefinierten YOLOv8 Modells

Lege die zu erkennende Aufgabe für die Objekterkennung fest und wähle die YOLOv8 Modellgröße, die deinen Anforderungen entspricht. Lege den Ort deines Datensatzes, die Anzahl der Epochen und die Bildgröße für das Training fest. Beobachte, wie dein Modell lernt und sich anpasst, dank der Leistung von YOLOv8 und GPU Beschleunigung.

Evaluierung und Validierung deines Modells

Sobald das Training abgeschlossen ist, bewertest du die Leistung deines Modells anhand von Kennzahlen wie der mittleren Fehlerposition. Überprüfe dein Modell anhand ungesehener Daten, um seine Generalisierungsfähigkeiten sicherzustellen. Erstelle Konfusionsmatrizen und analysiere die Vorhersagen, um dein Modell weiter zu verfeinern.

Ultralytics YOLOv8 Modelle können mit einem einzigen Befehl auf CLI validiert werden, der über mehrere wichtige Funktionen verfügt, z. B. die automatische Einstellung von Hyperparametern, die Unterstützung mehrerer Metriken und so weiter. 

Ultralytics unterstützt auch einige CLI und Python Argumente, die die Nutzer während der Validierung verwenden können, um bessere Ergebnisse zu erzielen, die ihren Bedürfnissen entsprechen. Weitere Informationen findest du in unseren Dokumentationen.

Bringe dein Modell auf die nächste Stufe

Du hast jetzt erfolgreich dein eigenes YOLOv8 Modell in Google Colab trainiert. Aber unsere Reise ist hier noch nicht zu Ende. In unserem nächsten Video erfahren wir, wie wir die Modellgewichte exportieren und die Live-Inferenz mit unserem selbst trainierten YOLOv8 Modell durchführen. Mach dich bereit für eine aufregende Erfahrung, wenn wir die Grenzen der Objekterkennung erweitern. Bleib dran! 

Einpacken

Vielen Dank, dass du mit uns einen Blick auf die Welt der benutzerdefinierten Objekterkennung mit YOLOv8 in Google Colab geworfen hast. Bleib dran für weitere spannende Updates und Tutorials, wenn wir die grenzenlosen Möglichkeiten von KI und maschinellem Lernen weiter erforschen. 

Mit dieser umfassenden Anleitung bist du nun in der Lage, deine eigenen benutzerdefinierten Objekterkennungsmodelle mit Ultralytics YOLOv8 in Google Colab zu trainieren. Schau dir das komplette Tutorial hier an! 

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