Đào tạo thành thạo các bộ dữ liệu tùy chỉnh với Ultralytics YOLOv8 trong Google Colab. Từ thiết lập đến đào tạo và đánh giá, hướng dẫn này bao gồm tất cả.
Trong blog này, chúng ta sẽ xem xét cách làm chủ phát hiện đối tượng tùy chỉnh bằng cách sử dụng Ultralytics YOLOv8 trong Google Colab. Hãy sẵn sàng để giải phóng sức mạnh của YOLOv8 Như chúng tôi hướng dẫn bạn qua toàn bộ quá trình, từ thiết lập đến đào tạo và đánh giá.
Hãy bắt đầu mọi thứ bằng cách thiết lập môi trường của chúng tôi trong Google Colab. Vậy Google Colab là gì? Viết tắt của Google Colaboratory, Google Colab là một nền tảng đám mây miễn phí của Google để viết và chạy Python mã.
Bước đầu tiên để thiết lập điều này là đảm bảo bạn có quyền truy cập vào GPU bằng cách chọn loại thời gian chạy thích hợp. Kiểm tra xem mọi thứ có chạy trơn tru không bằng cách sử dụng lệnh nvidia-smi để xác minh thiết lập GPU của bạn.
Tiếp theo, cài đặt Ultralytics và YOLOv8 phụ thuộc bằng pip. Nhập YOLO Mô hình từ Ultralytics để bắt đầu hành trình phát hiện đối tượng tùy chỉnh của chúng tôi.
Bây giờ, hãy chuẩn bị tập dữ liệu của chúng ta .. Gắn nhãn dữ liệu của bạn bằng các hộp giới hạn, chỉ định các lớp cho từng đối tượng. Xuất tập dữ liệu của bạn sang YOLOv8 định dạng từ Ultralytics và nhập nó vào sổ ghi chép Google Colab của bạn.
Đặt tác vụ phát hiện để phát hiện đối tượng và chọn YOLOv8 mẫu kích thước phù hợp với nhu cầu của bạn. Chỉ định vị trí của tập dữ liệu, số kỷ nguyên và kích thước hình ảnh để đào tạo. Xem mô hình của bạn học hỏi và thích nghi, nhờ vào sức mạnh của YOLOv8 và tăng tốc GPU.
Sau khi quá trình đào tạo hoàn tất, hãy đánh giá hiệu suất mô hình của bạn bằng cách sử dụng các số liệu như vị trí lỗi trung bình. Xác thực mô hình của bạn trên dữ liệu vô hình để đảm bảo khả năng khái quát hóa của nó. Vẽ ma trận nhầm lẫn và phân tích các dự đoán để tinh chỉnh mô hình của bạn hơn nữa.
Ultralytics YOLOv8 Các mô hình có thể được xác thực dễ dàng với một mô hình duy nhất CLI lệnh, có nhiều tính năng chính, tức là cài đặt siêu tham số tự động, hỗ trợ đa số liệu, v.v.
Ultralytics cũng hỗ trợ một số CLI và Python Các đối số mà người dùng có thể sử dụng trong quá trình xác thực để có kết quả đầu ra tốt hơn dựa trên nhu cầu của họ. Để biết thêm thông tin, bạn có thể khám phá tài liệu của chúng tôi.
Bây giờ bạn đã đào tạo thành công tùy chỉnh của mình YOLOv8 mô hình trong Google Colab. Nhưng cuộc hành trình của chúng tôi không kết thúc ở đây. Trong video tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá cách xuất trọng lượng mô hình và chạy suy luận trực tiếp bằng cách sử dụng được đào tạo tùy chỉnh của chúng tôi YOLOv8 mẫu. Hãy sẵn sàng cho một trải nghiệm thú vị khi chúng tôi vượt qua ranh giới phát hiện đối tượng. Giữ nguyên!
Cảm ơn bạn đã tham gia cùng chúng tôi khi chúng tôi xem xét thế giới phát hiện đối tượng tùy chỉnh với YOLOv8 trong Google Colab. Hãy theo dõi để biết thêm các bản cập nhật và hướng dẫn thú vị khi chúng tôi tiếp tục khám phá khả năng vô hạn của AI và học máy.
Với hướng dẫn toàn diện này, giờ đây bạn đã được trang bị để đào tạo các mô hình phát hiện đối tượng tùy chỉnh của riêng mình bằng cách sử dụng Ultralytics YOLOv8 trong Google Colab. Xem hướng dẫn đầy đủ tại đây!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
