Meistere das Training benutzerdefinierter Datensätze mit Ultralytics YOLOv8 in Google Colab. Von der Einrichtung bis zum Training und der Auswertung - dieser Leitfaden deckt alles ab.
In diesem Blog sehen wir uns an, wie Sie die benutzerdefinierte Objekterkennung mit Ultralytics YOLOv8 in Google Colab. Machen Sie sich bereit, die Kraft der YOLOv8 Wir begleiten Sie durch den gesamten Prozess, von der Einrichtung über die Schulung bis hin zur Evaluierung.
Beginnen wir mit der Einrichtung unserer Umgebung in Google Colab. Was ist also Google Colab? Die Abkürzung für Google Colaboratory ist eine kostenlose Cloud-Plattform von Google zum Schreiben und Ausführen Python Code.
Der erste Schritt bei der Einrichtung ist, sicherzustellen, dass du Zugang zu einer GPU hast, indem du den entsprechenden Laufzeittyp auswählst. Überprüfe, ob alles reibungslos läuft, 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.
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 Google Colab Notizbuch.
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 der GPU-Beschleunigung.
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.
Sie haben nun Ihren Kunden erfolgreich trainiert YOLOv8 Modell in Google Colab. Aber unsere Reise ist hier noch nicht zu Ende. In unserem nächsten Video erfahren Sie, wie Sie Modellgewichtungen exportieren und Live-Inferenz mit unseren benutzerdefinierten YOLOv8 Modell. Machen Sie sich bereit für ein aufregendes Erlebnis, bei dem wir die Grenzen der Objekterkennung erweitern. Bleiben Sie dran!
Vielen Dank, dass Sie dabei waren, als wir uns die Welt der benutzerdefinierten Objekterkennung mit YOLOv8 in Google Colab. Bleiben Sie dran für weitere spannende Updates und Tutorials, während wir weiterhin die grenzenlosen Möglichkeiten von KI und maschinellem Lernen erkunden.
Mit diesem umfassenden Leitfaden sind Sie jetzt in der Lage, Ihre eigenen benutzerdefinierten Objekterkennungsmodelle mit Ultralytics YOLOv8 in Google Colab. Sehen Sie sich hier das vollständige Tutorial an!
Beginne deine Reise in die Zukunft des maschinellen Lernens
