Former des ensembles de données personnalisés avec Ultralytics YOLOv8 dans Google Colab

Dans ce blog, nous verrons comment maîtriser la détection d'objets personnalisés à l'aide de Ultralytics YOLOv8 dans Google Colab. Prépare-toi à libérer la puissance de YOLOv8 Nous te guiderons tout au long du processus, de la configuration à la formation et à l'évaluation.

Configuration du modèle YOLOv8 dans Google Colab

Commençons par mettre en place notre environnement sur Google Colab. Qu'est-ce que Google Colab ? Abréviation de Google Colaboratory, Google Colab est une plateforme cloud gratuite de Google pour écrire et exécuter du code Python . 

La première étape consiste à s'assurer que tu as accès à un site GPU en sélectionnant le type d'exécution approprié. Vérifie que tout se passe bien en utilisant la commande nvidia-smi pour vérifier la configuration de GPU .

Ensuite, installe les dépendances Ultralytics et YOLOv8 à l'aide de pip. Importe le modèle YOLO à partir de Ultralytics pour commencer notre voyage de détection d'objets personnalisés.

Étiquetage et préparation de ton jeu de données

Maintenant, préparons notre ensemble de données. Étiquette tes données avec des boîtes englobantes, en précisant les classes de chaque objet. Exporte ton jeu de données au format YOLOv8 depuis Ultralytics et importe-le dans ton carnet Colab Google .

Entraîne ton modèle personnalisé YOLOv8

Règle la tâche à détecter pour la détection d'objets et choisis la taille du modèle qui convient à tes besoins. YOLOv8 taille du modèle qui convient à tes besoins. Spécifie l'emplacement de ton jeu de données, le nombre d'époques et la taille de l'image pour l'entraînement. Regarde ton modèle apprendre et s'adapter, grâce à la puissance de YOLOv8 et à l'accélération de GPU .

Évaluer et valider ton modèle

Une fois la formation terminée, évalue les performances de ton modèle à l'aide de mesures telles que la position d'erreur moyenne. Valide ton modèle sur des données inédites pour t'assurer de ses capacités de généralisation. Trace les matrices de confusion et analyse les prédictions pour affiner ton modèle.

Ultralytics YOLOv8 peuvent être validés facilement à l'aide d'une seule commande CLI , qui possède de nombreuses fonctions clés, comme le réglage automatique des hyperparamètres, la prise en charge de plusieurs mesures, etc. 

Ultralytics prend également en charge certains arguments CLI et Python que les utilisateurs peuvent utiliser pendant la validation pour obtenir de meilleurs résultats en fonction de leurs besoins. Pour plus d'informations, tu peux consulter notre documentation.

Faire passer ton modèle au niveau supérieur

Tu as maintenant réussi à former ton modèle personnalisé YOLOv8 dans Google Colab. Mais notre voyage ne s'arrête pas là. Dans notre prochaine vidéo, nous verrons comment exporter les poids du modèle et exécuter une inférence en direct à l'aide de notre modèle YOLOv8 formé sur mesure. Prépare-toi à vivre une expérience exaltante en repoussant les limites de la détection d'objets. Reste à l'écoute ! 

Pour conclure

Merci de nous avoir rejoints alors que nous nous penchons sur le monde de la détection d'objets personnalisés avec YOLOv8 dans Google Colab. Reste à l'écoute pour d'autres mises à jour et tutoriels passionnants alors que nous continuons à explorer les possibilités illimitées de l'IA et de l'apprentissage automatique. 

Grâce à ce guide complet, tu es maintenant équipé pour entraîner tes propres modèles de détection d'objets personnalisés à l'aide de Ultralytics YOLOv8 dans Google Colab. Regarde le tutoriel complet ici! 

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