2 aprile 2024
Scoprite la potenza di YOLOv8. Scoprite la sua velocità, la precisione e le capacità di rilevamento in tempo reale. Esplorate i punti salienti e partecipate alle nostre discussioni su GitHub per saperne di più.
Diamo un'occhiata al mondo della segmentazione degli oggetti con il modello YOLOv8 di Ultralytics. In questo blogpost vi guideremo attraverso i dettagli dell'impostazione e dell'esecuzione della segmentazione in Python.
Iniziamo concentrandoci su YOLOv8. L 'installazione di questo modello potente è un gioco da ragazzi e in pochi istanti sarete pronti a sfruttare le sue capacità di segmentazione.
La segmentazione delle istanze fa un passo avanti rispetto al rilevamento degli oggetti, individuando i singoli oggetti all'interno di un'immagine e separandoli dallo sfondo.
L'output comprende maschere o contorni che delineano ogni oggetto, accompagnati da etichette di classe e punteggi di confidenza. Questa tecnica si rivela preziosa quando è essenziale avere forme precise degli oggetti, fornendo non solo la loro posizione ma anche informazioni dettagliate sulla loro forma.
Con pochi e semplici comandi, sarete in grado di eseguire le previsioni dalla riga di comando, sperimentando in prima persona l'innovazione e la semplicità di YOLOv8.
Ma perché limitarsi a immagini statiche quando si può sperimentare la segmentazione in tempo reale? Il nostro script Python è la porta d'accesso al mondo dinamico della segmentazione dal vivo.
Sfruttando la classe YOLO e integrandola perfettamente con OpenCV, potete dare vita ai vostri progetti, scoprendo man mano intuizioni e modelli nascosti.
Dall'identificazione delle sedie alla delimitazione delle piante, le possibilità sono infinite quanto la vostra immaginazione.
Ultralytics fornisce anche il supporto per i modelli pre-addestrati di segmentazione COCO, che rappresentano un ottimo punto di partenza per qualsiasi caso d'uso. È poi possibile perfezionare questi modelli in base alle proprie esigenze specifiche.
Nel complesso, offriamo supporto per diversi set di dati, come la segmentazione di istanze di parti di automobili, la segmentazione di crepe e la segmentazione di pacchetti industriali. L'addestramento dei modelli di segmentazione su questi set di dati è reso semplice da un singolo comando disponibile nella nostra documentazione:
Nei prossimi video ci immergeremo nel regno di YOLOv8, esplorando l'addestramento e l'inferenza personalizzati sui vostri set di dati.
Siamo impegnati a semplificare le complessità dell'IA e dell'apprendimento automatico, un segmento alla volta. La nostra missione è quella di consentire a individui e organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale di tecnologie all'avanguardia come YOLOv8. Con la nostra guida e la vostra curiosità, non c'è modo di sapere quali incredibili scoperte vi aspettano.
Unitevi a noi per sbloccare il pieno potenziale di Ultralytics YOLOv8. Guardate il video completo qui!
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