Exporter un modèle formé sur mesure Ultralytics YOLOv8

Rejoins-nous pour examiner de plus près la détection d'objets personnalisés avec . Ultralytics YOLOv8. Dans ce billet de blog, nous explorerons le processus complexe de formation d'un modèle personnalisé, d'exportation des poids formés et d'exécution de l'inférence en direct sur une webcam. 

Formation d'un modèle de détection d'objets personnalisé

Dans notre vidéo précédente, nous avons exploré le domaine de l' entraînement d' un modèle YOLOv8 sur un ensemble de données de tasses personnalisées dans Google Colab. Nous avons vu le graphique d'entraînement s'améliorer régulièrement, la perte diminuant et la position d'erreur moyenne augmentant. Sur cette base, notre modèle spécial peut maintenant identifier très précisément cinq types de tasses différents.

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Avec notre modèle personnalisé formé et prêt à fonctionner, il est temps d'explorer la prochaine frontière - exporter les poids formés et exécuter l'inférence en direct sur une webcam.

L'inférence de modèle est le processus d'utilisation d'un modèle de vision par ordinateur entraîné pour faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur de nouvelles données inédites. C'est lorsque le modèle utilise des données d'entrée, telles qu'une image, et les traite à l'aide des paramètres et de la structure qu'il a appris. Le modèle produit ensuite un résultat, tel que la classification, la détection ou la segmentation, en fonction de sa tâche d'apprentissage. 

En termes pratiques, l'inférence implique souvent le déploiement du modèle formé dans un environnement de production où il peut être utilisé pour traiter des données réelles en temps réel ou dans des scénarios de traitement par lots.

Exporter et exécuter l'inférence avec le modèle entraîné

Avec les poids du modèle téléchargés de Colab, nous pouvons les importer en toute transparence dans un environnement Python , prêts à libérer tout le potentiel de notre modèle personnalisé.

En utilisant quelques lignes de code, nous pouvons configurer un script Python pour exécuter une inférence en direct sur une webcam, capturer des séquences en temps réel et détecter différentes tasses avec une précision impressionnante. La puissance de YOLOv8 transparaît lorsque notre modèle identifie sans effort des tasses de formes, de tailles et de couleurs différentes, démontrant ainsi sa polyvalence et sa fiabilité dans des scénarios réels.

L'affinage des modèles offre plusieurs avantages. Ils peuvent détecter, segmenter ou classer des objets que les modèles pré-entraînés ne peuvent pas prendre en charge. En outre, ils peuvent aider les chercheurs ou les scientifiques des données à comprendre comment l'architecture du modèle fonctionne sur les ensembles de données du monde réel.

Pour conclure

De l'entraînement d'un modèle personnalisé à l'exportation des poids entraînés et à l'inférence en direct sur une webcam, nous avons pu constater de visu la puissance et la polyvalence de YOLOv8 .

Rejoins-nous dans notre quête pour libérer le plein potentiel de la détection d'objets personnalisés avec Ultralytics YOLOv8 . Ensemble, façonnons l'avenir de l'IA, une détection à la fois. Consulte Ultralytics HUB et notre documentation pour obtenir de plus amples informations sur tout ce qui concerne Ultralytics et rejoins notre communauté pour te tenir au courant des derniers développements ! 

Si tu es curieux de savoir comment exporter des modèles YOLOv8 formés sur mesure et comment faire de l'inférence sur une webcam, regarde la vidéo complète ici!