Segmentación con modelos Ultralytics YOLOv8 pre-entrenados en Python

Echemos un vistazo al mundo de la segmentación de objetos con el modelo Ultralytics YOLOv8. En esta publicación de blog, lo guiaremos a través de los entresijos de la configuración y ejecución de la segmentación con facilidad en Python.

Preparando el terreno para la segmentación

Empecemos por centrarnos en YOLOv8. Instalar este potente modelo es muy sencillo, y en cuestión de instantes estará preparado y listo para aprovechar sus capacidades de segmentación. 

La segmentación de instancias te lleva un paso más allá de la detección de objetos al identificar objetos individuales dentro de una imagen y separarlos del fondo. 

Su salida comprende máscaras o contornos que delinean cada objeto, acompañados de etiquetas de clase y puntuaciones de confianza. Esta técnica resulta invaluable cuando las formas precisas de los objetos son esenciales, proporcionando no solo la ubicación del objeto, sino también información detallada sobre su forma.

Con unos pocos comandos sencillos, podrá ejecutar predicciones desde la línea de comandos, siendo testigo de primera mano de la innovación y la simplicidad que YOLOv8 aporta.

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Segmentación en vivo: Dando vida a las imágenes

Pero, ¿por qué limitarnos a las imágenes estáticas cuando podemos experimentar la segmentación en tiempo real? Nuestro script de Python es tu puerta de entrada al mundo dinámico de la segmentación en vivo. 

Al aprovechar la clase YOLO e integrarla perfectamente con OpenCV, puedes dar vida a tus proyectos, descubriendo conocimientos y patrones ocultos a medida que avanzas. 

Desde la identificación de sillas hasta la delimitación de plantas, las posibilidades son tan ilimitadas como tu imaginación.

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En Ultralytics, también brindamos soporte para modelos pre-entrenados de segmentación COCO, que sirven como un excelente punto de partida para cualquier caso de uso. Luego, puede ajustar estos modelos para sus necesidades específicas.

En general, ofrecemos soporte para varios conjuntos de datos, como la segmentación de instancias de piezas de automóviles, la segmentación de grietas y la segmentación de paquetes industriales. El entrenamiento de modelos de segmentación en estos conjuntos de datos se simplifica con un único comando disponible en nuestra documentación:

Estén atentos

Únase a nosotros en los próximos vídeos mientras profundizamos en el ámbito de YOLOv8, explorando el entrenamiento personalizado y la inferencia en sus propios conjuntos de datos. 

Estamos comprometidos a simplificar las complejidades de la IA y el aprendizaje automático, un segmento a la vez. Nuestra misión es capacitar a individuos y organizaciones por igual para aprovechar todo el potencial de las tecnologías de vanguardia como YOLOv8. Con nuestra guía y tu curiosidad, no hay límite para los increíbles avances que nos esperan.

Únete a nosotros mientras desbloqueamos todo el potencial de Ultralytics YOLOv8. ¡Mira el video completo aquí!