Освой обучение пользовательских наборов данных с помощью Ultralytics YOLOv8 в Google Colab. От настройки до обучения и оценки - это руководство охватывает все.
В этом блоге мы рассмотрим, как освоить обнаружение пользовательских объектов с помощью Ultralytics YOLOv8 в Google Colab. Приготовьтесь раскрыть всю мощь YOLOv8 Мы проведем вас через весь процесс, от настройки до обучения и оценки.
Давайте начнем с настройки нашего окружения в Google Colab. Так что же такое Google Colab? Сокращение от Google Colaboratory, Google Colab — это бесплатная облачная платформа от Google для написания и запуска Python код.
Первый шаг к настройке - убедиться, что у тебя есть доступ к GPU, выбрав соответствующий тип времени выполнения. Проверь, все ли работает гладко, с помощью команды nvidia-smi, чтобы проверить настройку GPU.
Далее установи зависимости Ultralytics и YOLOv8 с помощью pip. Импортируй модель YOLO из Ultralytics , чтобы начать наше путешествие по обнаружению пользовательских объектов.
Теперь давай подготовим наш набор данных. Обозначь свои данные ограничительными рамками, указав классы для каждого объекта. Экспортируй свой набор данных в формат YOLOv8 из Ultralytics и импортируй его в свой блокнот Google Colab.
Установи задачу для обнаружения объектов и выбери YOLOv8 Размер модели, который соответствует твоим потребностям. Укажи расположение твоего набора данных, количество эпох и размер изображения для обучения. Наблюдай, как твоя модель обучается и адаптируется благодаря мощности YOLOv8 и GPU-ускорению.
После завершения обучения оцени производительность своей модели с помощью таких показателей, как среднее положение ошибки. Проверь свою модель на неизвестных данных, чтобы убедиться в ее способности к обобщению. Постройте матрицы путаницы и проанализируйте предсказания, чтобы доработать свою модель.
Ultralytics YOLOv8 Модели можно легко валидировать с помощью одной команды CLI , которая обладает множеством ключевых возможностей, таких как автоматическая настройка гиперпараметров, поддержка нескольких метрик и так далее.
Ultralytics Также поддерживаются некоторые аргументы CLI и Python , которые пользователи могут использовать во время валидации для получения более качественных результатов в зависимости от своих потребностей. Для получения дополнительной информации ты можешь изучить нашу документацию.
Теперь вы успешно обучили свой пользовательский YOLOv8 модель в Google Colab. Но на этом наше путешествие не заканчивается. В следующем видео мы рассмотрим, как экспортировать весовые коэффициенты модели и выполнять вывод в реальном времени с помощью нашего специально обученного YOLOv8 модель. Приготовьтесь к захватывающим впечатлениям, поскольку мы расширяем границы обнаружения объектов. Оставайтесь с нами!
Спасибо, что присоединились к нам, когда мы посмотрели на мир обнаружения пользовательских объектов с помощью YOLOv8 в Google Colab. Следите за обновлениями и учебными пособиями, поскольку мы продолжаем исследовать безграничные возможности искусственного интеллекта и машинного обучения.
Благодаря этому подробному руководству у вас теперь есть все необходимое для обучения собственных пользовательских моделей обнаружения объектов с помощью Ultralytics YOLOv8 в Google Colab. Смотрите полное руководство здесь!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
