Ultralytics et Paperspace : faire progresser la détection d'objets grâce à un partenariat

La détection d’objets est essentielle à de nombreuses applications de vision par ordinateur, des véhicules autonomes aux systèmes de sécurité. Ultralytics YOLOv8 est un algorithme avancé de détection d’objets qui atteint une précision de pointe tout en fonctionnant en temps réel, ce qui en fait un outil puissant pour de nombreux cas d’usage. Nous avons créé YOLOv8 pour aider les personnes et les entreprises à mettre l’IA au service du bien commun.

Chez Ultralytics, nous sommes ravis d’annoncer notre tout nouveau partenariat avec Paperspace, l’un des principaux fournisseurs d’infrastructures d’apprentissage automatique. Leur environnement, Gradient, offre de nombreuses fonctionnalités qui facilitent l’entraînement de tes modèles YOLOv5 et YOLOv8. Paperspace Gradient te permet de configurer un environnement GPU géré en quelques secondes.

Bien démarrer avec Ultralytics YOLOv8 et Paperspace#

Grâce à notre partenariat avec Paperspace, Ultralytics YOLOv8 est désormais disponible sur son infrastructure cloud robuste. Tu peux ainsi entraîner et déployer rapidement et facilement des modèles YOLOv8 sans avoir besoin de matériel coûteux ni de procédures de configuration chronophages. L’infrastructure évolutive de Paperspace te permet de gérer même les plus grands jeux de données et charges d’entraînement, avec toute la simplicité et la commodité d’une solution cloud.

Chez Ultralytics, nous avons à cœur de rendre la vision par ordinateur accessible à tous. Notre partenariat avec Paperspace représente une grande avancée vers cet objectif. Nous sommes ravis de poursuivre cette collaboration pour repousser les limites de ce que permet la vision par ordinateur. Que tu sois développeur, chercheur ou chef d’entreprise, nous t’invitons à essayer YOLOv8 sur l’infrastructure cloud de Paperspace.

Nouveautés d’Ultralytics YOLOv8#

YOLOv8 fait partie de l’offre plus vaste du framework Python d’Ultralytics. Ce nouveau framework a été conçu de zéro en tenant compte de tous les commentaires et des enseignements tirés de YOLOv5, largement utilisé.

• CLI globale
• La nouvelle interface en ligne de commande globale te permet d’accéder facilement à tes modèles YOLO dans tout le système. Tu peux exécuter n’importe quelle opération à l’aide de la commande yolo.

• API Python
• Le nouveau framework Ultralytics dispose d’une API Python dédiée qui te permet d’ajouter les fonctionnalités YOLO à tes applications Python.

• Nouveaux modèles Ultralytics YOLOv8
• Nous avons lancé le framework avec de nouveaux modèles Ultralytics YOLOv8 qui atteignent des performances de pointe sur le jeu de données COCO.

Tu trouveras plus de détails sur l’utilisation, la conception et l’architecture du modèle dans la documentation Ultralytics.

Utiliser Ultralytics YOLOv8 sur Paperspace Gradient#

L’intégration Paperspace est accessible depuis le fichier README d’Ultralytics. Elle te redirige vers le notebook Ultralytics YOLOv8 sur Paperspace Gradient. Pour commencer à utiliser Ultralytics sur Gradient, connecte-toi et exécute les cellules, ou suis le guide d’intégration d’Ultralytics à Paperspace.

Chez Ultralytics, nous nouons des partenariats commerciaux avec d’autres startups afin de financer la recherche et le développement de nos outils open source et de les maintenir gratuits pour tous. Cet article peut contenir des liens affiliés vers ces partenaires.