Découvrez comment optimiser vos projets de vision artificielle avec Ultralytics YOLOv8. Ce guide a pour but de couvrir tous les aspects de YOLOv8, de la configuration à l'extraction des résultats et à la mise en œuvre pratique.

Découvrez comment optimiser vos projets de vision artificielle avec Ultralytics YOLOv8. Ce guide a pour but de couvrir tous les aspects de YOLOv8, de la configuration à l'extraction des résultats et à la mise en œuvre pratique.
Dans le domaine en constante évolution de la vision artificielle, Ultralytics YOLOv8 se distingue comme un modèle de premier plan pour des tâches telles que la détection, la segmentation et le suivi d'objets. Que vous soyez un développeur chevronné ou un débutant en intelligence artificielle (IA), comprendre comment extraire efficacement les résultats de YOLOv8 peut considérablement améliorer vos projets. Cet article de blog traite des étapes pratiques pour extraire et utiliser les résultats du modèle YOLOv8.
Avant de plonger dans l'extraction des résultats, il est essentiel que votre modèle YOLOv8 soit opérationnel. Si vous êtes nouveau, vous pouvez regarder nos vidéos précédentes où nous couvrons les bases de la configuration et de l'utilisation des modèles YOLO pour diverses tâches de vision par ordinateur. Pour commencer l'extraction des résultats, assurez-vous que votre modèle est correctement configuré :
L'objet "résultats" de YOLOv8 est une mine d'informations. Il contient toutes les données de détection dont vous avez besoin pour poursuivre votre projet :
results.boxes
pour accéder aux coordonnées des objets détectés.results.masks
et results.keypoints
respectivement.results.probabilities
fournit la probabilité de chaque classe détectée, utile pour filtrer les détections sur la base des scores de confiance.Pour utiliser ces sorties dans vos applications, suivez les étapes suivantes :
Passant de la théorie à la pratique, Nicolai Nielsen montre comment mettre en œuvre ces concepts dans un script Python personnalisé à l'aide de Visual Studio Code. Le script implique :
Si l'extraction des données brutes est cruciale, la visualisation de ces détections peut fournir des informations immédiates sur les performances du modèle :
La maîtrise de l'extraction des données de sortie de YOLOv8 permet non seulement d'améliorer les capacités de votre projet, mais aussi d'approfondir votre compréhension des systèmes de détection d'objets.
En suivant les étapes, vous pouvez exploiter toute la puissance de YOLOv8 pour adapter les détections à vos besoins spécifiques, qu'il s'agisse de développer des applications avancées basées sur l'IA ou d'effectuer des analyses de données solides.
Restez à l'écoute pour d'autres tutoriels qui vous aideront à tirer le meilleur parti de YOLOv8 et d'autres technologies d'IA. Transformez vos connaissances théoriques en compétences pratiques et donnez vie à vos projets de vision par ordinateur avec précision et efficacité. Rejoignez notre communauté pour rester au courant des derniers développements et consultez notre documentation pour en savoir plus !
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