Önceden eğitilmiş Ultralytics YOLOv8 modelleriyle Python'da segmentasyon

Bu yazıda, Ultralytics YOLOv8 modeliyle nesne segmentasyonunu ele alacak ve Python'da segmentasyonu kurup çalıştırma adımlarını inceleyeceğiz.

Segmentasyon için başlangıç#

Ultralytics YOLOv8 ile başlayalım. Ultralytics paketini tek bir komutla yükleyebilir, ardından modelin segmentasyon özelliklerini kullanabilirsin.

Örnek segmentasyonu, bir görüntüdeki tek tek nesnelerin yerini belirleyip onları arka plandan ayırarak nesne algılamanın bir adım ötesine geçer.

Çıktı, her nesnenin sınırlarını belirten maskeler veya konturlar ile bunlara eşlik eden sınıf etiketleri ve güven puanlarından oluşur. Nesne konumunun yanı sıra nesnelerin biçimleri hakkında da ayrıntılı bilgi sunan bu teknik, nesnelerin şekillerinin hassas biçimde belirlenmesinin önemli olduğu durumlarda değerlidir.

Birkaç basit komutla komut satırından tahminler çalıştırabilirsin.

Canlı segmentasyon: Görüntülere hayat vermek#

Segmentasyon yalnızca statik görüntülerle sınırlı değildir. Kısa bir Python betiğiyle canlı video akışında gerçek zamanlı olarak da çalıştırabilirsin.

YOLO sınıfını OpenCV ile birlikte kullanarak web kamerası karelerini segmente edebilir ve işlendikçe sonuçları görüntüleyebilirsin.

Videoda model, sandalyelerden bitkilere kadar gündelik nesneleri segmente ediyor.

Şekil 1. Nicolai Nielsen, COCO segmentasyon önceden eğitilmiş modellerini açıklıyor.

Ultralytics olarak birçok kullanım senaryosu için iyi bir başlangıç noktası olan COCO segmentasyonu için önceden eğitilmiş modelleri de destekliyoruz. Daha sonra bu modelleri kendi ihtiyaçlarına göre ince ayar yapabilirsin.

Genel olarak otomobil parçaları örnek segmentasyonu, çatlak segmentasyonu ve endüstriyel paket segmentasyonu gibi çeşitli veri kümelerini destekliyoruz. Belgelerimizdeki tek bir komutla bu veri kümelerinde segmentasyon modellerini kolayca eğitebilirsin:

yolo segment train data=carparts-seg.yaml model=yolov8n-seg.pt epochs=100 imgsz=640

Takipte kal#

Gelecek videolarda özel eğitim ve kendi veri kümelerinde çıkarım konularını ele alarak Ultralytics YOLOv8'i daha derinlemesine inceleyeceğiz.

Yapay zekâyı ve makine öğrenimini her seferinde bir segment olacak şekilde kullanmayı kolaylaştırmaya kararlıyız.

YouTube'da videonun tamamını izle.