Executar modelos de deteção e segmentação de objectos Ultralytics em poucas linhas de código

Nuvola Ladi

3 min ler

27 de junho de 2024

Um guia passo a passo sobre como executar modelos de deteção e segmentação de objectos Ultralytics em poucas linhas de código.

Bem-vindo a mais um post do blogue, onde vamos mergulhar nas capacidades dos modelos YOLOv5 e YOLOv8 da Ultralytics no que diz respeito à deteção e segmentação de objectos . Iremos explorar como integrar estes modelos fáceis de utilizar nos seus projectos com apenas algumas linhas de código. Quer seja um principiante ou um programador experiente, verá como o Ultralytics suporta vários modelos e arquitecturas, incluindo diferentes versões do YOLO e modelos baseados em transformadores. 

No seu vídeo, Nicolai Nielsen mostra-nos o processo de configuração e utilização de vários modelos no âmbito da estrutura Ultralytics. Vamos explicar passo a passo e ver como pode começar a utilizar estas ferramentas incríveis.

Introdução aos modelos Ultralytics

O Ultralytics oferece uma estrutura abrangente que suporta vários modelos de deteção e segmentação de objectos. Isto inclui os populares modelos YOLO, desde o YOLOv3 até ao mais recente YOLOv8, bem como os modelos YOLO-NAS e SAM. Estes modelos foram concebidos para lidar com uma variedade de tarefas, como a deteção em tempo real, a segmentação e a estimativa de pose.

Para começar, visite a página de documentação do Ultralytics. Aqui, pode encontrar informações detalhadas sobre cada modelo, incluindo as suas principais caraterísticas, arquitecturas e como utilizá-las nos seus scripts Python.

Configurar o ambiente

Primeiro, certifique-se de que tem o Ultralytics instalado. Pode fazer isso executando:

bash

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Uma vez feito isto, pode começar a utilizar estes modelos nos seus projectos. Vamos começar com o modelo YOLOv8 como exemplo.

Principais caraterísticas do YOLOv8

O YOLOv8 vem com várias melhorias em relação aos seus antecessores. Foi concebido para ser mais rápido e mais preciso, tornando-o perfeito para aplicações em tempo real. Algumas das principais caraterísticas incluem: 

  • Velocidade e precisão melhoradas
  • Pesos pré-treinados para várias tarefas
  • Suporte para deteção, segmentação e classificação de objectos
  • Arquitetura de modelo melhorada para um melhor desempenho

Executando o YOLOv8 em Python

Eis como pode começar a utilizar o YOLOv8 com apenas algumas linhas de código:

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É isso mesmo! Acabou de executar um modelo YOLOv8 numa imagem. Esta simplicidade é o que torna os modelos Ultralytics tão poderosos e fáceis de utilizar.

Deteção de webcam em direto

Quer ver o YOLOv8 em ação através de uma webcam em direto? Eis como o podes fazer:

pitão

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Este script abre a sua webcam e aplica o modelo YOLOv8 para detetar objectos em tempo real.

__wf_reserved_inherit
Fig. 1. Nicolai Nielsen explica como executar os modelos de deteção e segmentação de objectos Ultralytics.

Explorar outros modelos

O Ultralytics não se limita ao YOLOv8. Também suporta vários outros modelos como YOLOv5, YOLO-NAS e modelos baseados em transformadores para deteção em tempo real. Cada modelo tem seus próprios pontos fortes e casos de uso.

Modelos de transformadores e como os utilizar

O modelo RT-DETR, desenvolvido pela Baidu e apoiado pela Ultralytics, é um detetor de objectos topo de gama, de ponta a ponta, que oferece desempenho em tempo real e elevada precisão. Utiliza uma espinha dorsal baseada em conv e um codificador híbrido eficiente para velocidade em tempo real, destacando-se em CUDA com TensorRT, e suporta um ajuste flexível da velocidade de inferência.

Eis como pode executar um modelo RT-DETR:

Copiar código

Modelos de qualquer segmento

A Ultralytics também oferece modelos para tarefas de segmentação, como o MobileSAM e o FastSAM. Estes modelos foram concebidos para segmentar tudo numa imagem, fornecendo informações detalhadas sobre a cena.

Execução do FastSAM

O FastSAM está optimizado para segmentação em tempo real, e eis como pode executá-lo:

Copiar código

Este modelo é perfeito para aplicações que requerem uma segmentação rápida e precisa.

Desempenho e comparações

Uma das grandes caraterísticas da estrutura Ultralytics é a capacidade de comparar diferentes modelos lado a lado. Pode determinar facilmente qual o modelo que funciona melhor para a sua aplicação específica, analisando métricas de desempenho como a velocidade de inferência e a precisão média (mAP).

Principais conclusões

O Ultralytics torna incrivelmente fácil a execução de modelos de deteção e segmentação de objectos com apenas algumas linhas de código. Quer esteja a trabalhar em aplicações em tempo real ou necessite de modelos de alta precisão, o Ultralytics tem uma solução para si. Não deixe de consultar o tutorial completo de Nicolai Nielsen no canal do Ultralytics no YouTube para obter informações e exemplos mais aprofundados.

Fique atento a mais tutoriais e actualizações da comunidade Ultralytics!

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