Leer om aangepaste datasets te trainen met Ultralytics YOLOv8 in Google Colab. Van installatie tot training en evaluatie, deze gids behandelt het allemaal.
In deze blog bekijken we hoe je aangepaste objectdetectie met behulp van Ultralytics YOLOv8 in Google Colab. Maak je klaar om de kracht van YOLOv8 terwijl we je door het hele proces leiden, van instelling tot training en evaluatie.
Laten we beginnen met het opzetten van onze omgeving in Google Colab. Wat is Google Colab? Google Colab, kort voor Google Colaboratory, is een gratis cloudplatform van Google voor het schrijven en uitvoeren van Python code.
De eerste stap om dit in te stellen is om ervoor te zorgen dat je toegang hebt tot een GPU door het juiste runtime type te selecteren. Controleer of alles goed werkt met het nvidia-smi commando om je GPU-installatie te controleren.
Installeer vervolgens Ultralytics en YOLOv8 met pip. Importeer het YOLO model van Ultralytics om te beginnen met onze aangepaste objectdetectie reis.
Laten we nu onze dataset voorbereiden... Label je gegevens met bounding boxes en specificeer de klassen voor elk object. Exporteer je dataset naar het YOLOv8 formaat van Ultralytics en importeer het in je Google Colab notitieblok.
Stel de taak in voor objectdetectie en kies de YOLOv8 modelgrootte die past bij je behoeften. Specificeer de locatie van je dataset, het aantal epochs en de afbeeldingsgrootte voor training. Kijk hoe je model leert en zich aanpast, dankzij de kracht van YOLOv8 en GPU-versnelling.
Als de training is voltooid, evalueer dan de prestaties van je model met behulp van statistieken zoals de gemiddelde foutpositie. Valideer je model op ongeziene gegevens om er zeker van te zijn dat het generaliseerbaar is. Zet verwarringmatrices uit en analyseer voorspellingen om je model verder te verfijnen.
Ultralytics YOLOv8 Modellen kunnen eenvoudig worden gevalideerd met een enkele opdracht op CLI , die meerdere belangrijke functies heeft, zoals het automatisch instellen van hyperparameters, ondersteuning van meerdere metrieken, enzovoort.
Ultralytics ondersteunt ook een aantal CLI en Python argumenten die gebruikers kunnen gebruiken tijdens de validatie voor betere uitvoerresultaten op basis van hun behoeften. Voor meer informatie kun je onze documenten bekijken.
Je hebt nu met succes je aangepaste YOLOv8 model getraind in Google Colab. Maar onze reis eindigt hier niet. In onze volgende video gaan we onderzoeken hoe we modelgewichten kunnen exporteren en live inferentie kunnen uitvoeren met ons aangepaste YOLOv8 model. Bereid je voor op een opwindende ervaring terwijl we de grenzen van objectdetectie verleggen. Blijf op de hoogte!
Bedankt voor het komen kijken naar de wereld van aangepaste objectdetectie met YOLOv8 in Google Colab. Blijf kijken voor meer spannende updates en tutorials terwijl we de grenzeloze mogelijkheden van AI en machine learning blijven verkennen.
Met deze uitgebreide handleiding kun je nu je eigen aangepaste objectdetectiemodellen trainen met Ultralytics YOLOv8 in Google Colab. Bekijk de volledige tutorial hier!
Begin je reis met de toekomst van machine learning
