Обучение пользовательских наборов данных с помощью Ultralytics YOLOv8 в Google Colab

В этом блоге мы рассмотрим, как освоить пользовательское обнаружение объектов с помощью Ultralytics YOLOv8 в Google Colab. Приготовьтесь раскрыть всю мощь YOLOv8, поскольку мы проведем вас через весь процесс, от настройки до обучения и оценки.

Настройка модели YOLOv8 в Google Colab

Давайте начнем с настройки среды в Google Colab. Что же такое Google Colab? Сокращенно от Google Colaboratory, Google Colab - это бесплатная облачная платформа от Google для написания и выполнения кода на Python. 

Для начала необходимо убедиться, что у вас есть доступ к графическому процессору, выбрав соответствующий тип времени выполнения. Проверьте, все ли работает гладко, с помощью команды nvidia-smi, чтобы проверить настройку GPU.

Далее установите Ultralytics и зависимости YOLOv8 с помощью pip. Импортируйте модель YOLO из Ultralytics, чтобы начать наш путь по обнаружению объектов.

Маркировка и подготовка набора данных

Теперь давайте подготовим наш набор данных. Пометьте данные ограничительными рамками, указав классы для каждого объекта. Экспортируйте набор данных в формат YOLOv8 из Ultralytics и импортируйте его в блокнот Google Colab.

Обучение вашей модели YOLOv8

Установите задачу обнаружения объектов и выберите размер модели YOLOv8, который соответствует вашим потребностям. Укажите местоположение набора данных, количество эпох и размер изображения для обучения. Наблюдайте, как ваша модель обучается и адаптируется благодаря возможностям YOLOv8 и GPU-ускорению.

Оценка и проверка вашей модели

После завершения обучения оцените эффективность модели с помощью таких показателей, как среднее положение ошибки. Проверьте модель на неизвестных данных, чтобы убедиться в ее способности к обобщению. Постройте матрицы путаницы и проанализируйте прогнозы для дальнейшей настройки модели.

Модели Ultralytics YOLOv8 могут быть легко проверены с помощью одной команды CLI, которая имеет множество ключевых функций, таких как автоматическая настройка гиперпараметров, поддержка нескольких метрик и так далее. 

Ultralytics также поддерживает некоторые аргументы CLI и Python, которые пользователи могут использовать во время проверки для получения более точных результатов в соответствии с их потребностями. Для получения дополнительной информации вы можете изучить нашу документацию.

Поднимите свою модель на новый уровень

Теперь вы успешно обучили свою пользовательскую модель YOLOv8 в Google Colab. Но на этом наше путешествие не заканчивается. В следующем видео мы узнаем, как экспортировать веса модели и проводить живые вычисления с помощью нашей модели YOLOv8, обученной на заказ. Приготовьтесь к захватывающему опыту, поскольку мы расширяем границы обнаружения объектов. Следите за новостями! 

Подведение итогов

Спасибо, что присоединились к нам, когда мы рассматривали мир пользовательского обнаружения объектов с помощью YOLOv8 в Google Colab. Следите за обновлениями и обучающими материалами, чтобы продолжить исследовать безграничные возможности искусственного интеллекта и машинного обучения. 

С помощью этого исчерпывающего руководства вы сможете обучить свои собственные модели обнаружения объектов с помощью Ultralytics YOLOv8 в Google Colab. Смотрите полное руководство здесь!