YOLOv8 のパワーをご覧ください。そのスピード、精度、リアルタイムの検出機能についてご紹介します。主なハイライトをご覧になり、GitHubのディスカッションにご参加ください。
モデルを使って、オブジェクトのセグメンテーションの世界を見てみよう。 Ultralytics YOLOv8モデルを使って、オブジェクトのセグメンテーションの世界を見てみましょう。このブログポストでは、セグメンテーションを簡単に設定し、実行する方法を説明します。 Python.
まずは、YOLOv8 。この強力なモデルのインストールは簡単で、すぐにセグメンテーション機能を利用できるようになる。
インスタンス・セグメンテーションは、画像内の個々のオブジェクトをピンポイントで検出し、背景から分離することで、オブジェクト検出からさらに一歩進んだ処理を行う。
その出力は、各オブジェクトの輪郭を示すマスクまたは輪郭で構成され、クラスラベルと信頼度スコアが添えられている。この技術は、物体の正確な形状が不可欠な場合に非常に有用であり、物体の位置だけでなく、その形状に関する詳細な情報を提供する。
いくつかの簡単なコマンドを使うだけで、コマンドラインから予測を実行できるようになり、YOLOv8 がもたらす革新性とシンプルさを目の当たりにすることができる。
しかし、セグメンテーションをリアルタイムで体験できるのに、なぜ静止画像に限定するのだろうか？私たちのPython スクリプトは、ライブセグメンテーションのダイナミックな世界への入り口です。
YOLO クラスを活用し、OpenCV とシームレスに統合することで、プロジェクトに生命を吹き込み、隠れた洞察やパターンを発見しながら進めることができます。
椅子の識別から植物の区別まで、あなたの想像力次第で可能性は無限に広がる。
Ultralytics では、COCOセグメンテーションの事前学習済みモデルのサポートも提供しており、どのようなユースケースでも優れた出発点として役立ちます。これらのモデルは、特定のニーズに合わせて微調整することができます。
全体として、カーパーツインスタンスセグメンテーションインスタンスセグメンテーション、クラックセグメンテーション、 工業用パッケージセグメンテーションなど、さまざまなデータセットをサポートしている。これらのデータセットに対するセグメンテーションモデルの学習は、 ドキュメントにある単一のコマンドで簡単に行える：
これからご紹介するビデオでは、YOLOv8 の領域をさらに深く掘り下げ、独自のデータセットでのカスタムトレーニングと推論を探求していきます。
私たちは、AIと機械学習の複雑さを簡素化することに取り組んでいます。私たちの使命は、個人も組織も同様に、YOLOv8 のような最先端技術の可能性を最大限に活用できるようにすることです。私たちのガイダンスと皆様の好奇心があれば、どんな素晴らしいブレークスルーが待っているかわかりません。
Ultralytics YOLOv8 のポテンシャルを最大限に引き出すために、私たちと一緒に参加しましょう。 ビデオ全編はこちらでご覧ください！
