Python'da önceden eğitilmiş Ultralytics YOLOv8 modelleri ile segmentasyon

Nuvola Ladi

2 dakika okuma

2 Nisan 2024

YOLOv8'in gücünü keşfedin. Hızı, doğruluğu ve gerçek zamanlı algılama yetenekleri hakkında bilgi edinin. Önemli noktaları keşfedin ve daha fazlası için GitHub Tartışmalarımıza katılın.

Ultralytics YOLOv8 modeli ile nesne segmentasyonu dünyasına bir göz atalım. Bu blog yazısında, Python'da segmentasyonu kolaylıkla kurmanın ve çalıştırmanın tüm incelikleri konusunda size rehberlik edeceğiz.

Segmentasyon için zemin hazırlama

YOLOv8'e odaklanarak başlayalım. Bu güçlü modeli kurmak çok kolay ve birkaç dakika içinde segmentasyon yeteneklerinden yararlanmaya hazır olacaksınız. 

Örnek segmentasyonu, bir görüntüdeki nesneleri tek tek belirleyip arka plandan ayırarak sizi nesne tespitinden bir adım öteye götürür. 

Çıktısı, sınıf etiketleri ve güven puanları ile birlikte her nesneyi özetleyen maskeler veya konturlardan oluşur. Bu teknik, kesin nesne şekillerinin gerekli olduğu durumlarda, sadece nesne konumu değil, aynı zamanda biçimleri hakkında ayrıntılı bilgi sağlayarak çok değerli olduğunu kanıtlamaktadır.

Birkaç basit komutla, komut satırından tahminleri yürütebilecek ve YOLOv8'in masaya getirdiği yenilik ve basitliğe ilk elden tanık olacaksınız.

Canlı segmentasyon: Görüntüleri hayata geçirme

Ancak segmentasyonu gerçek zamanlı olarak deneyimleyebilecekken neden kendimizi statik görüntülerle sınırlayalım? Python betiğimiz, canlı segmentasyonun dinamik dünyasına açılan kapınızdır. 

YOLO sınıfından yararlanarak ve onu OpenCV ile sorunsuz bir şekilde entegre ederek, projelerinize hayat verebilir, ilerledikçe gizli içgörüleri ve kalıpları ortaya çıkarabilirsiniz. 

Sandalyeleri tanımlamaktan bitkileri tasvir etmeye kadar, olasılıklar hayal gücünüz kadar sonsuzdur.

__wf_reserved_inherit
Şekil 1. Nicolai Nielsen, COCO segmentasyon ön eğitimli modellerinin ana hatlarını çiziyor.

Ultralytics'te, herhangi bir kullanım durumu için mükemmel bir başlangıç noktası olarak hizmet veren COCO segmentasyonu önceden eğitilmiş modeller için de destek sağlıyoruz. Daha sonra bu modellere özel ihtiyaçlarınız için ince ayar yapabilirsiniz.

Bir bütün olarak, carparts örnek segment asyonu örnek segmentasyonu, çatlak segmentasyonu ve endüstriyel paket segmentasyonu gibi çeşitli veri kümeleri için destek sunuyoruz. Bu veri kümeleri üzerinde segmentasyon modellerinin eğitimi, dokümantasyonumuzda bulunan tek bir komutla basitleştirilmiştir:

Bizi izlemeye devam edin

Gelecek videolarda YOLOv8'in derinliklerine dalarak kendi veri kümeleriniz üzerinde özel eğitim ve çıkarımları keşfederken bize katılın. 

Yapay zeka ve makine öğreniminin karmaşıklığını her seferinde bir segment olmak üzere basitleştirmeye kararlıyız. Misyonumuz, bireyleri ve kuruluşları YOLOv8 gibi en son teknolojilerin tüm potansiyelinden yararlanmaları için güçlendirmektir. Bizim rehberliğimiz ve sizin merakınızla, hangi inanılmaz atılımların bizi beklediğini bilemeyiz.

Ultralytics YOLOv8'in tüm potansiyelini ortaya çıkarırken bize katılın. Videonun tamamını buradan izleyin! 

Yapay zekanın gelecekteki
adresini birlikte inşa edelim!

Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın

Ücretsiz başlayın
Panoya kopyalanan bağlantı