मास्टर प्रशिक्षण कस्टम डेटासेट के साथ Ultralytics YOLOv8 Google Colab में। सेटअप से लेकर प्रशिक्षण और मूल्यांकन तक, इस गाइड में यह सब शामिल है।
इस ब्लॉग में हम देखेंगे कि कस्टम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन का उपयोग कैसे करें Ultralytics YOLOv8 Google Colab में। की शक्ति दिलाने के लिए तैयार हो जाओ YOLOv8 जैसा कि हम आपको पूरी प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करते हैं, सेटअप से लेकर प्रशिक्षण और मूल्यांकन तक।
आइए Google Colab में अपना परिवेश स्थापित करके चीजों को शुरू करें। तो Google Colab क्या है? Google Colaboratory के लिए छोटा, Google Colab लिखने और चलाने के लिए Google द्वारा एक निःशुल्क क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म है Python कोड।
इसे सेट करने के लिए पहला कदम यह सुनिश्चित करना है कि आपके पास उपयुक्त रनटाइम प्रकार का चयन करके GPU तक पहुंच है। जांचें कि आपके GPU सेटअप को सत्यापित करने के लिए nvidia-smi कमांड का उपयोग करके सब कुछ सुचारू रूप से चल रहा है।
अगला, स्थापित करें Ultralytics और YOLOv8 पीआईपी का उपयोग करके निर्भरता। आयात करेंYOLO से मॉडल Ultralytics हमारी कस्टम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन यात्रा शुरू करने के लिए।
अब, अपना डेटासेट तैयार करते हैं .. अपने डेटा को बाउंडिंग बॉक्स के साथ लेबल करें, प्रत्येक ऑब्जेक्ट के लिए कक्षाएं निर्दिष्ट करें। अपने डेटासेट को YOLOv8 से प्रारूप Ultralytics पर क्लिक करें और उसे अपनी Google Colab नोटबुक में इंपोर्ट करें.
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए टास्क को डिटेक्ट करने के लिए सेट करें और YOLOv8 को गढ़ना आकार जो आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप हो। प्रशिक्षण के लिए अपने डेटासेट का स्थान, युगों की संख्या और छवि का आकार निर्दिष्ट करें। देखें कि आपका मॉडल सीखता है और अनुकूलन करता है, की शक्ति के लिए धन्यवाद YOLOv8 और GPU त्वरण।
एक बार प्रशिक्षण पूरा हो जाने के बाद, औसत त्रुटि स्थिति जैसे मैट्रिक्स का उपयोग करके अपने मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करें। अपने मॉडल को इसकी सामान्यीकरण क्षमताओं को सुनिश्चित करने के लिए अनदेखी डेटा पर मान्य करें। अपने मॉडल को और बेहतर बनाने के लिए भ्रम की मैट्रिक्स प्लॉट करें और भविष्यवाणियों का विश्लेषण करें।
Ultralytics YOLOv8 मॉडल को एकल के साथ आसानी से मान्य किया जा सकता है CLI कमांड, जिसमें कई प्रमुख विशेषताएं हैं यानी ऑटो हाइपरपैरामीटर सेटिंग, मल्टी मेट्रिक्स सपोर्ट, और इसी तरह।
Ultralytics कुछ का भी समर्थन करता है CLI और Python तर्क जो उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकताओं के आधार पर बेहतर आउटपुट परिणामों के लिए सत्यापन के दौरान उपयोग कर सकते हैं। अधिक जानकारी के लिए, आप हमारे डॉक्स का पता लगा सकते हैं।
आपने अब अपने कस्टम को सफलतापूर्वक प्रशिक्षित कर लिया है YOLOv8 Google Colab में मॉडल। लेकिन हमारी यात्रा यहीं खत्म नहीं होती। हमारे अगले वीडियो में, हम यह पता लगाएंगे कि मॉडल वज़न कैसे निर्यात करें और हमारे कस्टम-प्रशिक्षित का उपयोग करके लाइव अनुमान चलाएं YOLOv8 को गढ़ना। एक प्राणपोषक अनुभव के लिए तैयार हो जाओ क्योंकि हम वस्तु का पता लगाने की सीमाओं को आगे बढ़ाते हैं। बने रहें!
हमारे साथ जुड़ने के लिए धन्यवाद क्योंकि हमने कस्टम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन की दुनिया को देखा YOLOv8 Google Colab में। अधिक रोमांचक अपडेट और ट्यूटोरियल के लिए बने रहें क्योंकि हम एआई और मशीन लर्निंग की असीम संभावनाओं का पता लगाना जारी रखते हैं।
इस व्यापक गाइड के साथ, अब आप अपने स्वयं के कस्टम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल का उपयोग करके प्रशिक्षित करने के लिए सुसज्जित हैं Ultralytics YOLOv8 Google Colab में। पूरा ट्यूटोरियल यहाँ देखें!
मशीन लर्निंग के भविष्य के साथ अपनी यात्रा शुरू करें
