Сегментация с помощью предварительно обученных моделей Ultralytics YOLOv8 в Python

Давайте посмотрим на мир сегментации объектов с помощью модели Ultralytics YOLOv8. В этом посте мы расскажем вам о том, как настроить и запустить сегментацию на Python.

Создание условий для сегментации

Для начала давайте остановимся на YOLOv8. Установка этой мощной модели не займет много времени, и уже через несколько минут вы будете готовы использовать ее возможности сегментации. 

Сегментация объектов позволяет сделать еще один шаг вперед по сравнению с обнаружением объектов, определяя отдельные объекты на изображении и отделяя их от фона. 

На выходе получаются маски или контуры, очерчивающие каждый объект, сопровождаемые метками классов и баллами доверия. Эта техника оказывается бесценной, когда необходимо точно определить форму объекта, обеспечивая не только его местоположение, но и подробную информацию о его форме.

С помощью нескольких простых команд вы сможете выполнять предсказания из командной строки, на собственном опыте убедившись в инновационности и простоте YOLOv8.

‍

Живая сегментация: Оживление изображений

Но зачем ограничиваться статичными изображениями, если можно испытать сегментацию в реальном времени? Наш скрипт на Python - это ворота в динамичный мир живой сегментации. 

Используя класс YOLO и интегрируя его с OpenCV, вы сможете вдохнуть жизнь в свои проекты, открывая скрытые идеи и закономерности по ходу работы. 

От идентификации стульев до очерчивания растений - возможности безграничны, как и ваше воображение.

‍

В Ultralytics мы также предоставляем поддержку предварительно обученных моделей сегментации COCO, которые служат отличной отправной точкой для любого случая использования. Затем вы можете точно настроить эти модели под свои конкретные нужды.

В целом мы предлагаем поддержку различных наборов данных, таких как сегментация экземпляров автомобилей, сегментация трещин и сегментация промышленных упаковок. Обучение моделей сегментации на этих наборах данных упрощается с помощью одной команды, доступной в нашей документации:

Следите за новостями

Присоединяйтесь к нам в следующих видео, чтобы глубже погрузиться в сферу YOLOv8, исследуя пользовательское обучение и выводы на ваших собственных наборах данных. 

Мы стремимся к упрощению сложных аспектов искусственного интеллекта и машинного обучения, по одному сегменту за раз. Наша миссия - дать возможность людям и организациям использовать весь потенциал передовых технологий, таких как YOLOv8. С нашим руководством и вашим любопытством невозможно предугадать, какие невероятные прорывы нас ожидают.

Присоединяйтесь к нам, чтобы раскрыть весь потенциал Ultralytics YOLOv8. Смотрите полное видео здесь!