Segmentation avec des modèles Ultralytics YOLOv8 pré-entraînés en Python

Jetons un coup d'œil au monde de la segmentation d'objets avec le modèle Ultralytics YOLOv8. Dans cet article de blog, nous vous guiderons à travers les tenants et les aboutissants de la configuration et de l'exécution de la segmentation en toute simplicité dans Python.

Préparer le terrain pour la segmentation

Commençons par nous concentrer sur 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, témoignant ainsi de l'innovation et de la simplicité que YOLOv8 apporte à la table.

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Segmentation en direct : Donner vie aux images

Mais pourquoi se limiter aux images statiques alors que nous pouvons expérimenter la segmentation en temps réel ? Notre script Python est votre porte d'entrée vers le monde dynamique de la segmentation en direct. 

En exploitant la classe YOLO et en l'intégrant de manière transparente avec OpenCV, vous pouvez donner vie à vos projets, en découvrant des informations et des modèles cachés au fur et à mesure. 

De l'identification de chaises à la délimitation de plantes, les possibilités sont aussi infinies que votre imagination.

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Chez Ultralytics, nous fournissons également un support pour les modèles pré-entraînés de segmentation COCO, qui constituent un excellent point de départ pour tout cas d'utilisation. Vous pouvez ensuite affiner ces modèles pour 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 :

Restez à l'écoute

Rejoignez-nous dans les prochaines vidéos alors que nous plongeons plus profondément dans le domaine de YOLOv8, en explorant l'entraînement personnalisé 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 de tirer pleinement parti du potentiel des technologies de pointe comme YOLOv8. Avec nos conseils et votre curiosité, il n'y a pas de limite aux découvertes incroyables qui vous attendent.

Rejoignez-nous pour libérer tout le potentiel d'Ultralytics YOLOv8. Regardez la vidéo complète ici !