2 апреля 2024 г.
Откройте для себя возможности YOLOv8. Узнайте о его скорости, точности и возможностях обнаружения в режиме реального времени. Ознакомьтесь с основными моментами и присоединяйтесь к нашим обсуждениям на GitHub, чтобы узнать больше.
Давайте посмотрим на мир сегментации объектов с помощью Ultralytics YOLOv8 моделью. В этом блоге мы расскажем вам о том, как настроить и запустить сегментацию с легкостью в Python.
Давайте начнем с YOLOv8. Установка этой мощной модели не займет много времени, и уже через несколько минут 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 предсказания из командной строки, на собственном опыте убедившись в инновационности и простоте YOLOv8 .
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 определения границ растений, возможности безграничны, как и ваше воображение.
В Ultralytics мы также предоставляем поддержку для COCO предварительно обученных моделей сегментации, 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 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 видео, чтобы глубже погрузиться в сферу YOLOv8, изучая пользовательское обучение и выводы на ваших собственных наборах данных.
Мы стремимся к упрощению сложных аспектов искусственного интеллекта и машинного обучения, по одному segment 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!
