Maîtrise la formation d'ensembles de données personnalisés avec Ultralytics YOLOv8 dans Google Colab. De la configuration à la formation et à l'évaluation, ce guide couvre tout.
Dans ce blog, nous allons voir comment maîtriser la détection d’objets personnalisés à l’aide de Ultralytics YOLOv8 dans Google Colab. Préparez-vous à libérer la puissance de YOLOv8 Nous vous guidons tout au long du processus, de la configuration à la formation et à l’évaluation.
Commençons par configurer notre environnement dans Google Colab. Alors, qu’est-ce que Google Colab ? Abréviation de Google Colaboratory, Google Colab est une plate-forme cloud gratuite de Google pour l’écriture et l’exécution Python code.
La première étape de la configuration consiste à s'assurer que tu as accès à un GPU en sélectionnant le type d'exécution approprié. Vérifie que tout se passe bien en utilisant la commande nvidia-smi pour vérifier la configuration de ton GPU.
Ensuite, installe les dépendances Ultralytics et YOLOv8 à l'aide de pip. Importe le modèle YOLO à partir de Ultralytics pour commencer notre voyage de détection d'objets personnalisés.
Maintenant, préparons notre ensemble de données. Étiquette tes données avec des boîtes englobantes, en précisant les classes de chaque objet. Exporte ton jeu de données au format YOLOv8 depuis Ultralytics et importe-le dans ton carnet Google Colab.
Règle la tâche à détecter pour la détection d'objets et choisis la taille du modèle qui convient à tes besoins. YOLOv8 taille du modèle qui convient à tes besoins. Spécifie l'emplacement de ton jeu de données, le nombre d'époques et la taille de l'image pour l'entraînement. Regarde ton modèle apprendre et s'adapter, grâce à la puissance de YOLOv8 et à l'accélération GPU.
Une fois la formation terminée, évalue les performances de ton modèle à l'aide de mesures telles que la position d'erreur moyenne. Valide ton modèle sur des données inédites pour t'assurer de ses capacités de généralisation. Trace les matrices de confusion et analyse les prédictions pour affiner ton modèle.
Ultralytics YOLOv8 peuvent être validés facilement à l'aide d'une seule commande CLI , qui possède de nombreuses fonctions clés, comme le réglage automatique des hyperparamètres, la prise en charge de plusieurs mesures, etc.
Ultralytics prend également en charge certains arguments CLI et Python que les utilisateurs peuvent utiliser pendant la validation pour obtenir de meilleurs résultats en fonction de leurs besoins. Pour plus d'informations, tu peux consulter notre documentation.
Vous avez maintenant formé avec succès votre personnalisé YOLOv8 dans Google Colab. Mais notre voyage ne s’arrête pas là. Dans notre prochaine vidéo, nous verrons comment exporter des pondérations de modèle et exécuter des inférences en direct à l’aide de notre YOLOv8 modèle. Préparez-vous à vivre une expérience exaltante alors que nous repoussons les limites de la détection d’objets. Restez à l’écoute !
Merci de vous joindre à nous pour découvrir le monde de la détection d’objets personnalisés avec YOLOv8 dans Google Colab. Restez à l’écoute pour d’autres mises à jour et tutoriels passionnants alors que nous continuons à explorer les possibilités illimitées de l’IA et de l’apprentissage automatique.
Grâce à ce guide complet, vous êtes désormais en mesure d’entraîner vos propres modèles de détection d’objets personnalisés à l’aide de Ultralytics YOLOv8 dans Google Colab. Regardez le tutoriel complet ici !
Commence ton voyage avec le futur de l'apprentissage automatique.
