2 апреля 2024 г.
Откройте для себя возможности YOLOv8. Узнайте о ее скорости, точности и возможностях обнаружения в реальном времени. Ознакомьтесь с основными моментами и присоединяйтесь к нашим обсуждениям на GitHub для получения дополнительной информации.
Давайте взглянем на мир сегментации объектов с помощью модели Ultralytics YOLOv8. В этой статье мы расскажем вам об особенностях настройки и запуска сегментации с легкостью в Python.
Начнем с YOLOv8. Установка этой мощной модели не составит труда, и в мгновение ока вы будете готовы использовать ее возможности сегментации.
Сегментация экземпляров делает еще один шаг вперед по сравнению с обнаружением объектов, точно определяя отдельные объекты на изображении и отделяя их от фона.
На выходе получаются маски или контуры, очерчивающие каждый объект, с указанием меток классов и оценок достоверности. Этот метод оказывается бесценным, когда важна точная форма объектов, предоставляя не только информацию об их местоположении, но и подробные сведения об их форме.
С помощью нескольких простых команд вы сможете выполнять прогнозы из командной строки, воочию убедившись в инновациях и простоте, которые YOLOv8 привносит в работу.
Но зачем ограничиваться статичными изображениями, если можно испытать сегментацию в реальном времени? Наш Python-скрипт — это ваш путь в динамичный мир сегментации в реальном времени.
Используя класс YOLO и интегрируя его с OpenCV, вы можете вдохнуть жизнь в свои проекты, раскрывая скрытые идеи и закономерности по мере продвижения.
От идентификации стульев до определения границ растений, возможности безграничны, как и ваше воображение.
В Ultralytics мы также обеспечиваем поддержку предварительно обученных моделей для COCO-сегментации, которые служат отличной отправной точкой для любого варианта использования. Затем вы можете точно настроить эти модели для своих конкретных потребностей.
В целом, мы предлагаем поддержку различных наборов данных, таких как сегментация экземпляров carparts, сегментация трещин и сегментация промышленных упаковок. Обучение моделей сегментации на этих наборах данных упрощается с помощью одной команды, доступной в нашей документации:
Присоединяйтесь к нам в следующих видеороликах, где мы углубимся в мир YOLOv8, изучая пользовательское обучение и вывод на ваших собственных наборах данных.
Мы стремимся упростить сложности ИИ и машинного обучения, сегмент за сегментом. Наша миссия состоит в том, чтобы дать возможность отдельным лицам и организациям использовать весь потенциал передовых технологий, таких как YOLOv8. С нашим руководством и вашим любопытством невозможно предсказать, какие невероятные прорывы нас ждут.
Присоединяйтесь к нам, чтобы раскрыть весь потенциал Ultralytics YOLOv8. Смотрите полное видео здесь!
.webp)