Ngày 11 tháng 4 năm 2024
Làm chủ việc huấn luyện các bộ dữ liệu tùy chỉnh với Ultralytics YOLOv8 trong Google Colab. Từ thiết lập đến huấn luyện 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 khai phá sức mạnh của YOLOv8 khi chúng tôi hướng dẫn bạn toàn bộ quy trình, từ thiết lập đến huấn luyện và đánh giá.
Hãy bắt đầu bằng cách thiết lập môi trường của chúng ta 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 mã Python.
Bước đầu tiên để thiết lập việc 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 đang 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 các dependency của YOLOv8 bằng pip. Nhập mô hình YOLO từ Ultralytics để bắt đầu hành trình phát hiện đối tượng tùy chỉnh của chúng ta.
Bây giờ, hãy chuẩn bị bộ dữ liệu của chúng ta. Gán nhãn dữ liệu của bạn bằng khung giới hạn, chỉ định các lớp cho từng đối tượng. Xuất bộ dữ liệu của bạn sang định dạng YOLOv8 từ Ultralytics và nhập nó vào sổ tay Google Colab của bạn.
Đặt tác vụ thành detect để phát hiện đối tượng và chọn kích thước mô hình YOLOv8 phù hợp với nhu cầu của bạn. Chỉ định vị trí của bộ dữ liệu, số lượng epochs và kích thước hình ảnh để huấn luyện. Chứng kiến mô hình của bạn học hỏi và thích ứng, nhờ sức mạnh của YOLOv8 và khả năng tăng tốc GPU.
Sau khi quá trình huấn luyện hoàn tất, hãy đánh giá hiệu suất mô hình của bạn bằng các số liệu như sai số vị trí trung bình. Xác thực mô hình của bạn trên dữ liệu chưa từng thấy để đảm bảo khả năng khái quát hóa của nó. Vẽ ma trận nhầm lẫn và phân tích các dự đoán để tinh chỉnh thêm mô hình của bạn.
Các mô hình Ultralytics YOLOv8 có thể được xác thực dễ dàng bằng một lệnh CLI duy nhất, lệnh này có nhiều tính năng chính, tức là tự động cài đặt siêu tham số, hỗ trợ đa số liệu, v.v.
Ultralytics cũng hỗ trợ một số đối số CLI và Python 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.
Giờ đây, bạn đã huấn luyện thành công mô hình YOLOv8 tùy chỉnh của mình trong Google Colab. Nhưng hành trình của chúng ta không kết thúc ở đây. Trong video tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá cách xuất trọng số mô hình và chạy suy luận trực tiếp bằng mô hình YOLOv8 được huấn luyện tùy chỉnh của chúng ta. Hãy sẵn sàng cho một trải nghiệm thú vị khi chúng ta vượt qua các ranh giới của phát hiện đối tượng. Hãy theo dõi!
Cảm ơn bạn đã tham gia cùng chúng tôi khi chúng ta 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 ta tiếp tục khám phá những khả năng vô hạn của AI và máy học.
Với hướng dẫn toàn diện này, giờ đây bạn đã được trang bị để huấn luyện các mô hình phát hiện đối tượng tùy chỉnh của riêng mình bằng Ultralytics YOLOv8 trong Google Colab. Xem hướng dẫn đầy đủ tại đây!
.webp)