Domina el entrenamiento de conjuntos de datos personalizados con Ultralytics YOLOv8 en Google Colab. Desde la configuración hasta la formación y la evaluación, esta guía lo cubre todo.
En este blog veremos cómo dominar la detección de objetos personalizada utilizando Ultralytics YOLOv8 en Google Colab. Prepárate para liberar el poder de YOLOv8 mientras te guiamos por todo el proceso, desde la configuración hasta la formación y la evaluación.
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 tu GPU.
A continuación, instala las dependencias Ultralytics y YOLOv8 utilizando pip. Importa el modelo YOLO de Ultralytics para comenzar nuestro viaje de detección de objetos personalizados.
Ahora, vamos a preparar nuestro conjunto de datos. Etiqueta tus datos con cuadros delimitadores, especificando las clases de cada objeto. Exporta tu conjunto de datos al formato YOLOv8 desde Ultralytics e impórtalo en tu cuaderno Google Colab.
Establece la tarea a detectar para la detección de objetos y elige el YOLOv8 tamaño del modelo que se adapte a tus necesidades. Especifica la ubicación de tu 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.
Una vez completado el entrenamiento, evalúa el rendimiento de tu modelo utilizando métricas como la posición media de error. Valida tu modelo con datos no vistos para garantizar su capacidad de generalización. Traza matrices de confusión y analiza las predicciones para afinar aún más tu modelo.
Ultralytics YOLOv8 Los modelos se pueden validar fácilmente con un único comando CLI , que tiene múltiples funciones clave, como la configuración automática de hiperparámetros, la compatibilidad con múltiples métricas, etc.
Ultralytics también admite algunos argumentos de CLI y Python que los usuarios pueden utilizar durante la validación para obtener mejores resultados en función de sus necesidades. Para más información, puedes consultar nuestra documentación.
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 una experiencia estimulante mientras superamos los límites de la detección de objetos. ¡Permanece atento!
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 estás equipado para entrenar tus propios modelos personalizados de detección de objetos utilizando Ultralytics YOLOv8 en Google Colab. ¡Mira el tutorial completo aquí!
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