Ngày 11 tháng 4 năm 2024
Đào tạo chính các tập dữ liệu tùy chỉnh với Ultralytics YOLOv8 TRONG Google Colab. Hướng dẫn này bao gồm tất cả mọi thứ, từ thiết lập đến đào tạo và đánh giá.
Trong blog này, chúng ta sẽ xem xét cách làm chủ phát hiện đối tượng tùy chỉnh bằng Ultralytics YOLOv8 trong Google Colab. Hãy sẵn sàng khai phá sức mạnh của YOLOv8 khi chúng tôi hướng dẫn bạn trong toàn bộ quá trình, từ thiết lập đến đào tạo và đánh giá.
Hãy bắt đầu bằng cách thiết lập môi trường của chúng ta trong Google Colab. Vậy thì sao? Google Colab? Viết tắt của Google Phòng thí nghiệm, Google Colab là một nền tảng đám mây miễn phí của Google để viết và chạy Python mã số.
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 phù hợp. Kiểm tra xem mọi thứ có chạy trơn tru không bằng cách sử dụng nvidia -smi lệnh để xác minh của bạn GPU cài đặt.
Tiếp theo, cài đặt Ultralytics Và YOLOv8 phụ thuộc sử dụng 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.. Dán 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 Google Sổ tay Colab.
Thiết lập tác vụ detect hiện đối tượng và chọn kích thước mô hình YOLOv8 phù hợp với nhu cầu của bạn. Chỉ định vị trí tập dữ liệu, số lượng kỷ nguyên và kích thước hình ảnh để huấn luyện. Theo dõi mô hình của bạn học hỏi và thích ứng như thế nào, nhờ vào sức mạnh của YOLOv8 Và GPU gia tốc.
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.
Ultralytics YOLOv8 các mô hình có thể được xác thực dễ dàng với một CLI lệnh có nhiều tính năng chính như thiết lập siêu tham số tự động, hỗ trợ nhiều 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 xem tài liệu của chúng tôi.
Bây giờ bạn đã đào tạo thành công tùy chỉnh của mình YOLOv8 mô hình trong Google Colab. Nhưng hành trình của chúng ta không dừng lại ở đây. Trong video tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá cách xuất trọng số mô hình và chạy suy luận trực tiếp bằng cách sử dụng các công cụ được đào tạo tùy chỉnh của chúng tôi. YOLOv8 mô hình. Hãy sẵn sàng cho một trải nghiệm thú vị khi chúng tôi vượt qua giới hạn của công nghệ phát hiện vật thể. Hãy theo dõi!
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 nhiều thông tin cập nhật và hướng dẫn thú vị khi chúng tôi tiếp tục khám phá khả năng vô hạn của AI và máy học.
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 !
