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Training eigener Datensätze mit Ultralytics YOLOv8 in Google Colab

Master training custom datasets with Ultralytics YOLOv8 in Google Colab. From setup to training and evaluation, this guide covers it all.

In this blog we'll look at how to master custom object detection using Ultralytics YOLOv8 in Google Colab. Get ready to unleash the power of YOLOv8 as we guide you through the entire process, from setup to training and evaluation.

Setting Up YOLOv8 Model in Google Colab

Let's kick things off by setting up our environment in Google Colab. So what is Google Colab? Short for Google Colaboratory, Google Colab is a free cloud platform by Google for writing and running Python code. 

The first step to set this up is to ensure you have access to a GPU by selecting the appropriate runtime type. Check that everything's running smoothly by using the nvidia-smi command to verify your GPU setup.

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

Now, let's prepare our dataset.. Label your data with bounding boxes, specifying the classes for each object. Export your dataset to the YOLOv8 format from Ultralytics and import it into your Google Colab notebook.

Schulung deines benutzerdefinierten YOLOv8 Modells

Set the task to detect for object detection and choose the YOLOv8 model size that suits your needs. Specify the location of your dataset, the number of epochs, and image size for training. Watch as your model learns and adapts, thanks to the power of YOLOv8 and GPU acceleration.

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.

Fig 1. Nicolai Nielsen outlining how to train custom datasets with Ultralytics YOLOv8 in Google Colab.

Bringe dein Modell auf die nächste Stufe

You have now successfully trained your custom YOLOv8 model in Google Colab. But our journey doesn't end here. In our next video, we'll explore how to export model weights and run live inference using our custom-trained YOLOv8 model. Get ready for an exhilarating experience as we push the boundaries of object detection. Stay Tuned! 

Einpacken

Thank you for joining us as we looked at the world of custom object detection with YOLOv8 in Google Colab. Stay tuned for more exciting updates and tutorials as we continue to explore the limitless possibilities of AI and machine learning. 

With this comprehensive guide, you're now equipped to train your own custom object detection models using Ultralytics YOLOv8 in Google Colab. Watch the full tutorial here

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