Phân đoạn (Segmentation) với các mô hình Ultralytics YOLOv8 đã được huấn luyện trước trong Python

Hãy cùng khám phá thế giới phân đoạn đối tượng với mô hình Ultralytics YOLOv8. Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn những điều cơ bản về thiết lập và chạy phân đoạn một cách dễ dàng trong Python.

Chuẩn bị cho phân đoạn

Hãy bắt đầu bằng cách tập trung vào YOLOv8. Việc cài đặt mô hình mạnh mẽ này rất dễ dàng và bạn sẽ nhanh chóng được chuẩn bị sẵn sàng để khai thác các khả năng phân đoạn của nó. 

Phân đoạn thực thể (Instance segmentation) đưa bạn tiến thêm một bước so với phát hiện đối tượng bằng cách xác định chính xác các đối tượng riêng lẻ trong một hình ảnh và tách chúng khỏi nền. 

Đầu ra của nó bao gồm mặt nạ (masks) hoặc đường viền phác thảo từng đối tượng, kèm theo nhãn lớp và điểm tin cậy. Kỹ thuật này đặc biệt có giá trị khi hình dạng đối tượng chính xác là điều cần thiết, cung cấp không chỉ vị trí đối tượng mà còn cả thông tin chi tiết về hình dạng của chúng.

Với một vài lệnh đơn giản, bạn sẽ có thể thực hiện các dự đoán từ dòng lệnh, tận mắt chứng kiến sự đổi mới và đơn giản mà YOLOv8 mang lại.

‍

Phân đoạn trực tiếp: Mang hình ảnh vào cuộc sống

Nhưng tại sao chúng ta lại giới hạn bản thân với những hình ảnh tĩnh khi chúng ta có thể trải nghiệm phân đoạn trong thời gian thực? Tập lệnh Python của chúng tôi là cửa ngõ dẫn đến thế giới năng động của phân đoạn trực tiếp. 

Bằng cách tận dụng lớp YOLO và tích hợp nó một cách liền mạch với OpenCV, bạn có thể thổi sức sống vào các dự án của mình, khám phá những hiểu biết và mẫu ẩn khi bạn thực hiện. 

Từ việc xác định ghế đến phân định cây cối, khả năng là vô tận như trí tưởng tượng của bạn.

‍

Tại Ultralytics, chúng tôi cũng hỗ trợ các mô hình được huấn luyện trước để phân đoạn COCO, đây là một điểm khởi đầu tuyệt vời cho mọi trường hợp sử dụng. Sau đó, bạn có thể tinh chỉnh các mô hình này cho các nhu cầu cụ thể của mình.

Nhìn chung, chúng tôi hỗ trợ nhiều bộ dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như phân đoạn thực thể carparts instance segmentation, crack segmentation và industrial package segmentation. Việc huấn luyện các mô hình phân đoạn trên các bộ dữ liệu này được thực hiện đơn giản với một lệnh duy nhất có sẵn trong tài liệu của chúng tôi:

Hãy theo dõi

Hãy tham gia cùng chúng tôi trong các video sắp tới khi chúng ta đi sâu hơn vào lĩnh vực YOLOv8, khám phá quá trình huấn luyện và suy luận tùy chỉnh trên các bộ dữ liệu của riêng bạn. 

Chúng tôi cam kết đơn giản hóa sự phức tạp của AI và máy học, từng phân đoạn một. Sứ mệnh của chúng tôi là trao quyền cho các cá nhân và tổ chức để khai thác toàn bộ tiềm năng của các công nghệ tiên tiến như YOLOv8. Với sự hướng dẫn của chúng tôi và sự tò mò của bạn, không thể biết được những đột phá đáng kinh ngạc nào đang chờ đợi.

Hãy tham gia cùng chúng tôi để mở khóa toàn bộ tiềm năng của Ultralytics YOLOv8. Xem toàn bộ video tại đây!