Formation d'ensembles de données personnalisés avec Ultralytics YOLOv8 dans Google Colab

Configuration du modèle YOLOv8 dans Google Colab

Commençons par configurer notre environnement dans Google Colab. Qu'est-ce que Google Colab ? Google Colab, abréviation de Google Colaboratory, est une plateforme cloud gratuite de Google pour l'écriture et l'exécution de code Python. 

La première étape consiste à s'assurer que vous avez accès à un GPU en sélectionnant le type d'exécution approprié. Vérifiez que tout se passe bien en utilisant la commande nvidia-smi pour vérifier votre configuration GPU.

Ensuite, installez Ultralytics et les dépendances de YOLOv8 à l'aide de pip. Importez le modèle YOLO depuis Ultralytics pour commencer notre parcours de détection d'objets personnalisés.

Étiquetage et préparation de l'ensemble des données

Préparons maintenant notre jeu de données... Étiquetez vos données avec des boîtes englobantes, en spécifiant les classes pour chaque objet. Exportez votre jeu de données au format YOLOv8 depuis Ultralytics et importez-le dans votre carnet Google Colab.

Entraînez votre modèle YOLOv8 personnalisé

Définissez la tâche à détecter pour la détection d'objets et choisissez la taille du modèle YOLOv8 qui correspond à vos besoins. Spécifiez l'emplacement de votre ensemble de données, le nombre d'époques et la taille de l'image pour l'entraînement. Regardez votre modèle apprendre et s'adapter, grâce à la puissance de YOLOv8 et à l'accélération GPU.

Évaluer et valider votre modèle

Une fois la formation terminée, évaluez les performances de votre modèle à l'aide de mesures telles que la position d'erreur moyenne. Validez votre modèle sur des données inédites pour vous assurer de ses capacités de généralisation. Tracez des matrices de confusion et analysez les prédictions pour affiner votre modèle.

Les modèles YOLOv8 d'Ultralytics peuvent être validés facilement à l'aide d'une simple commande CLI, qui possède de nombreuses fonctionnalités clés, telles que le réglage automatique des hyperparamètres, le support de plusieurs métriques, etc. 

Ultralytics supporte également 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, vous pouvez consulter notre documentation.

Faire passer votre modèle au niveau supérieur

Vous avez maintenant réussi à former votre modèle YOLOv8 personnalisé dans Google Colab. Mais notre voyage ne s'arrête pas là. Dans notre prochaine vidéo, nous verrons comment exporter les poids du modèle et exécuter une inférence en direct à l'aide de notre modèle YOLOv8 personnalisé. Préparez-vous à vivre une expérience exaltante en repoussant les limites de la détection d'objets. Restez à l'écoute ! 

Conclusion

Merci de nous avoir rejoints 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, car nous continuons à explorer les possibilités illimitées de l'IA et de l'apprentissage automatique. 

Avec ce guide complet, vous êtes maintenant équipé pour former vos propres modèles de détection d'objets personnalisés en utilisant Ultralytics YOLOv8 dans Google Colab. Regardez le tutoriel complet ici!