Formación de conjuntos de datos personalizados con Ultralytics YOLOv8 en Google Colab

Configuración del modelo YOLOv8 en Google Colab

Empecemos configurando nuestro entorno en Google Colab. ¿Qué es Google Colab? Abreviatura de Google Colaboratory, Google Colab es una plataforma gratuita en la nube de Google para escribir y ejecutar código Python. 

El primer paso para configurarlo es asegurarte de que tienes acceso a una GPU seleccionando el tipo de ejecución adecuado. Comprueba que todo funciona correctamente utilizando el comando nvidia-smi para verificar la configuración de la GPU.

A continuación, instala Ultralytics y las dependencias de YOLOv8 utilizando pip. Importa el modelo YOLO desde Ultralytics para comenzar nuestro viaje de detección de objetos personalizados.

Etiquetado y preparación del conjunto de datos

Ahora, vamos a preparar nuestro conjunto de datos.. Etiqueta tus datos con cuadros delimitadores, especificando las clases para cada objeto. Exporta tu conjunto de datos al formato YOLOv8 desde Ultralytics e impórtalo en tu cuaderno de Google Colab.

Entrena tu modelo YOLOv8 personalizado

Establezca la tarea a detectar para la detección de objetos y elija el tamaño del modelo YOLOv8 que se adapte a sus necesidades. Especifique la ubicación de su conjunto de datos, el número de épocas y el tamaño de la imagen para el entrenamiento. Observa cómo tu modelo aprende y se adapta gracias a la potencia de YOLOv8 y la aceleración de la GPU.

Evaluación y validación del modelo

Una vez completado el entrenamiento, evalúe el rendimiento de su modelo utilizando métricas como la posición media de error. Valide su modelo con datos no observados para garantizar su capacidad de generalización. Trace matrices de confusión y analice las predicciones para afinar aún más el modelo.

Los modelos Ultralytics YOLOv8 pueden validarse fácilmente con un único comando CLI, que cuenta con múltiples características clave, como la configuración automática de hiperparámetros, el soporte de múltiples métricas, etc. 

Ultralytics también soporta algunos argumentos CLI y Python que los usuarios pueden utilizar durante la validación para obtener mejores resultados de salida en función de sus necesidades. Para obtener más información, puede consultar nuestra documentación.

Lleve su modelo al siguiente nivel

Ya has entrenado con éxito tu modelo personalizado YOLOv8 en Google Colab. Pero nuestro viaje no termina aquí. En nuestro próximo vídeo, exploraremos cómo exportar los pesos del modelo y ejecutar la inferencia en vivo utilizando nuestro modelo YOLOv8 entrenado a medida. Prepárate para vivir una experiencia emocionante mientras superamos los límites de la detección de objetos. Permanezca atento. 

Conclusión

Gracias por acompañarnos en nuestro recorrido por el mundo de la detección de objetos personalizada con YOLOv8 en Google Colab. Permanece atento a más actualizaciones y tutoriales interesantes mientras seguimos explorando las posibilidades ilimitadas de la IA y el aprendizaje automático. 

Con esta completa guía, ya está preparado para entrenar sus propios modelos personalizados de detección de objetos utilizando Ultralytics YOLOv8 en Google Colab. Vea el tutorial completo aquí.