YOLOv8パワーをご覧ください。YOLOv8のスピード、精度、リアルタイムの検出能力についてご覧ください。主なハイライトをご覧いただき、GitHubのディスカッションにご参加ください。
でオブジェクト・セグメンテーションの世界を見てみよう。 Ultralytics YOLOv8モデルの世界を見てみましょう。このブログポストでは、セグメンテーションの設定と実行を簡単に行うための裏技をご紹介します。 Python.
まずはYOLOv88に注目してみよう。この強力なモデルのインストールは簡単で、すぐにセグメンテーション機能を利用できるようになります。
インスタンスセグメンテーションは、画像内の個々のオブジェクトを正確に特定し、背景から分離することで、物体検出からさらに一歩進んだ技術です。
その出力は、各オブジェクトの輪郭を示すマスクまたは輪郭線で構成され、クラスラベルと信頼度スコアが付属しています。この手法は、正確なオブジェクト形状が不可欠な場合に非常に有効であり、オブジェクトの位置だけでなく、その形状に関する詳細な情報も提供します。
いくつかの簡単なコマンドを使えば、コマンドラインから予想を実行することができ、YOLOv8 もたらす革新性とシンプルさを目の当たりにすることができる。
しかし、セグメンテーションをリアルタイムで体験できるのに、なぜ静止画像に限定するのだろうか？私たちのPython スクリプトは、ライブセグメンテーションのダイナミックな世界への入り口です。
YOLO クラスを活用し、OpenCVシームレスに統合することで、プロジェクトに生命を吹き込み、隠れた洞察やパターンを発見しながら進めることができます。
椅子を識別することから植物を区別することまで、可能性はあなたの想像力と同じくらい無限です。
Ultralytics、以下のサポートも提供しています。 COCOセグメンテーションの事前訓練モデルもサポートしています。これらのモデルは、お客様の特定のニーズに合わせて微調整することができます。
全体として、carpartsインスタンスセグメンテーション、亀裂セグメンテーション、産業用パッケージセグメンテーションなど、さまざまなデータセットをサポートしています。これらのデータセットでのセグメンテーションモデルのトレーニングは、ドキュメントで入手できる単一のコマンドで簡単に行えます。
YOLOv8世界をより深く掘り下げ、あなた自身のデータセットでのカスタムトレーニングと推論を探求していきます。
私たちは、AIと機械学習の複雑さをシンプルにすることに取り組んでsegment 。私たちの使命は、YOLOv8ような最先端技術の可能性を最大限に活用できるよう、個人と組織を支援することです。私たちのガイダンスと皆様の好奇心があれば、どんな素晴らしいブレークスルーが待っているかわかりません。
Ultralytics YOLOv8ポテンシャルを最大限に引き出します。ビデオ全編はこちらから！
