11 Nisan 2024
Google Colab'da Ultralytics YOLOv8 ile özel veri kümelerini eğitme konusunda uzmanlaşın. Kurulumdan eğitime ve değerlendirmeye kadar bu kılavuz her şeyi kapsar.
Bu blogda, Google Colab'da Ultralytics YOLOv8 kullanarak özel nesne algılamada nasıl ustalaşacağınızı inceleyeceğiz. Kurulumdan eğitim ve değerlendirmeye kadar tüm süreç boyunca size rehberlik ederken YOLOv8 'in gücünü ortaya çıkarmaya hazır olun.
Google Colab'da ortamımızı kurarak işe başlayalım. Peki Google Colab nedir? Google Colaboratory'nin kısaltması olan Google Colab, Python kodu yazmak ve çalıştırmak için Google tarafından sunulan ücretsiz bir bulut platformudur.
Bunu ayarlamak için ilk adım, uygun çalışma zamanı türünü seçerek bir GPU'ya erişiminiz olduğundan emin olmaktır. GPU kurulumunuzu doğrulamak için nvidia-smi komutunu kullanarak her şeyin sorunsuz çalışıp çalışmadığını kontrol edin.
Ardından, pip kullanarak Ultralytics ve YOLOv8 bağımlılıklarını yükleyin. Özel nesne algılama yolculuğumuza başlamak için Ultralytics'ten YOLO modelini içe aktarın.
Şimdi veri kümemizi hazırlayalım... Verilerinizi sınırlayıcı kutularla etiketleyin ve her nesne için sınıfları belirtin. Veri kümenizi Ultralytics'ten YOLOv8 biçimine aktarın ve Google Colab not defterinize aktarın.
Nesne algılama için algılama görevini ayarlayın ve ihtiyaçlarınıza uygun YOLOv8 model boyutunu seçin. Veri kümenizin konumunu, epok sayısını ve eğitim için görüntü boyutunu belirtin. YOLOv8'in gücü ve GPU hızlandırması sayesinde modelinizin öğrenmesini ve uyum sağlamasını izleyin.
Eğitim tamamlandıktan sonra, ortalama hata konumu gibi ölçütleri kullanarak modelinizin performansını değerlendirin. Genelleme yeteneklerinden emin olmak için modelinizi görünmeyen veriler üzerinde doğrulayın. Karışıklık matrislerini çizin ve modelinize daha fazla ince ayar yapmak için tahminleri analiz edin.
Ultralytics YOLOv8 modelleri, otomatik hiperparametre ayarı, çoklu metrik desteği gibi birçok temel özelliğe sahip tek bir CLI komutuyla kolayca doğrulanabilir.
Ultralytics, kullanıcıların ihtiyaçlarına göre daha iyi çıktı sonuçları için doğrulama sırasında kullanabilecekleri bazı CLI ve Python argümanlarını da destekler. Daha fazla bilgi için dokümanlarımızı inceleyebilirsiniz.
Artık özel YOLOv8 modelinizi Google Colab'da başarıyla eğittiniz. Ancak yolculuğumuz burada bitmiyor. Bir sonraki videomuzda, özel olarak eğitilmiş YOLOv8 modelimizi kullanarak model ağırlıklarını nasıl dışa aktaracağımızı ve canlı çıkarımı nasıl çalıştıracağımızı keşfedeceğiz. Nesne algılamanın sınırlarını zorlarken heyecan verici bir deneyime hazır olun. Bizi izlemeye devam edin!
Google Colab'da YOLOv8 ile özel nesne algılama dünyasını incelerken bize katıldığınız için teşekkür ederiz. Yapay zeka ve makine öğreniminin sınırsız olanaklarını keşfetmeye devam ederken daha heyecan verici güncellemeler ve eğitimler için bizi izlemeye devam edin.
Bu kapsamlı kılavuz ile artık Google Colab'da Ultralytics YOLOv8 kullanarak kendi özel nesne algılama modellerinizi eğitmek için gerekli donanıma sahipsiniz. Eğitimin tamamını buradan izleyin!
.webp)