2 avril 2024
Découvrez la puissance de YOLOv8. Découvrez sa vitesse, sa précision et ses capacités de détection en temps réel. Explorez les points forts et rejoignez nos discussions GitHub pour en savoir plus.
Jetons un coup d'œil au monde de la segmentation des objets avec le logiciel Ultralytics YOLOv8 d'Ultralytics. Dans ce billet de blog, nous vous guiderons à travers les tenants et les aboutissants de la mise en place et de l'exécution de la segmentation avec facilité en Python.
Commençons par YOLOv8. L'installation de ce modèle puissant est un jeu d'enfant, et en quelques instants, vous serez prêt à exploiter ses capacités de segmentation.
La segmentation d'instance vous fait passer une étape supplémentaire par rapport à la détection d'objets en identifiant les objets individuels dans une image et en les séparant de l'arrière-plan.
Sa sortie comprend des masques ou des contours délimitant chaque objet, accompagnés d'étiquettes de classe et de scores de confiance. Cette technique s'avère précieuse lorsque des formes d'objets précises sont essentielles, fournissant non seulement l'emplacement de l'objet, mais également des informations détaillées sur sa forme.
Avec quelques commandes simples, vous serez en mesure d'exécuter des prédictions à partir de la ligne de commande, ce qui vous permettra de constater par vous-même l'innovation et la simplicité de YOLOv8 .
Mais pourquoi se limiter à des images statiques si l'on peut expérimenter la segmentation en temps réel ? Notre script Python est votre porte d'entrée dans le monde dynamique de la segmentation en direct.
En tirant parti de la classe YOLO et en l 'intégrant de manière transparente à OpenCV, vous pouvez donner vie à vos projets, en découvrant des informations et des modèles cachés au fur et à mesure que vous avancez.
De l'identification de chaises à la délimitation de plantes, les possibilités sont aussi infinies que votre imagination.
Chez Ultralytics, nous fournissons également un support pour COCO qui constituent un excellent point de départ pour tous les cas d'utilisation. Vous pouvez ensuite affiner ces modèles en fonction de vos besoins spécifiques.
Dans l'ensemble, nous offrons un support pour divers ensembles de données, tels que la segmentation d'instances carparts, la segmentation de fissures et la segmentation d'emballages industriels. L'entraînement des modèles de segmentation sur ces ensembles de données est simplifié grâce à une simple commande disponible dans notre documentation :
Rejoignez-nous dans les prochaines vidéos pour plonger plus profondément dans le domaine de YOLOv8, en explorant la formation personnalisée et l'inférence sur vos propres ensembles de données.
Nous nous engageons à simplifier les complexités de l'IA et de l'apprentissage automatique, un segment à la fois. Notre mission est de permettre aux individus et aux organisations d'exploiter le plein potentiel des technologies de pointe telles que YOLOv8. Grâce à nos conseils et à votre curiosité, il est impossible de savoir quelles percées incroyables nous attendent.
Rejoignez-nous pour découvrir le plein potentiel d'Ultralytics YOLOv8. Regardez la vidéo complète ici!
