Ultralytics YOLOv8 、モデルのセットアップ、トラッカーの設定、リアルタイム推論を実践的なデモンストレーションを交えながらウォークスルーします。
今日は、我々の旅の新たな章に突入する。 Ultralytics YOLOv8.このエピソードでは、コンピュータ・ビジョンの基本的な側面であり、産業界における無数のアプリケーションを解き放つ、オブジェクト検出と トラッキングに焦点を当てます。この分野での YOLOv8ニコライ・ニールセンとともに、この領域における.
物体の検出と追跡は、監視システムから産業オートメーションまで、さまざまな場面で重要な役割を果たします。Ultralytics を搭載したYOLOv8 では、これらの機能をこれまで以上に利用しやすくなります。ニコライは、そのプロセスを通して、重要な洞察と実践的なデモンストレーションを紹介します。
物体の検出と追跡の複雑さを掘り下げる前に、ニコライはYOLOv8 の多用途性を強調する。混雑した空間での個人の識別であれ、生産ラインでの物体の監視であれ、YOLOv8 は堅牢なソリューションを提供する。
Visual Studioのコードをナビゲートするこのビデオでは、Nicolai氏がオブジェクト検出とトラッキングのためのYOLOv8 モデルのセットアップ方法を実演しています。中型モデルを活用し、高度なハードウェア構成のおかげで、より大きなモデルでもリアルタイムでシームレスに実行できることを紹介しています。
オブジェクトトラッキングの領域では、適切なトラッカーを選択することが最も重要です。ニコライ氏は、その精度と信頼性で有名なByteTrackアルゴリズムを紹介してくれる。さらに、多様なトラッキング要件に対応するBoTSortのような代替トラッカーについても言及し、YOLOv8 。
モデルとトラッカーが設定されたので、YOLOv8 の動作を見てみましょう。このチュートリアルでは、事前に録画されたビデオを使って、オブジェクトの検出とトラッキングのライブデモを行い、プログラムがどのように動作するかを見ることができます。各オブジェクトにユニークな識別子が割り当てられ、シームレスなトラッキングを実現しています。
デモをさらに一歩進め、ライブウェブカメラフィードに切り替えて、リアルタイムのトラッキング機能を紹介する。個人の検出から物体の識別まで、YOLOv8 、カメラの動きやオクルージョンの中でもトラッキングの一貫性が保たれている。
マルチスレッドを使用した複数のビデオストリームにわたるオブジェクトトラッキングは、多数の監視カメラフィードを扱うのに理想的です。YOLOv8 でPython のスレッドモジュールを使用すると、各スレッドが個別のトラッカーインスタンスを管理し、効率的なバックグラウンド処理が可能になります。この機能は便利で、高度な分析において重要な役割を果たします。
デモが進むにつれ、ニコライは物体検出とトラッキングの実用的な関連性を強調する。ヘルスケア 産業から農業、製造業に至るまで、その用途は多岐にわたる。彼はまた、効率と精度を高めるために、検出と同時にトラッキング機能を統合することの重要性を強調する。
結論として、物体検出とトラッキングの無数のアプリケーションは、あらゆる産業において柔軟性と創造的なソリューションを可能にします。Ultralytics YOLOv8 を使って、コンピュータビジョンの可能性を最大限に引き出しましょう。詳細とチュートリアル全文はこちら！
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