YOLOv8 의 속도, 정확성 및 실시간 탐지 기능에 대해 알아보세요. 주요 하이라이트를 살펴보고 GitHub 토론에 참여하여 자세한 내용을 알아보세요.
객체 세분화의 세계를 살펴 보겠습니다. Ultralytics YOLOv8 모델을 통해 객체 세분화의 세계를 살펴보겠습니다. 이 블로그 게시물에서는 세분화를 쉽게 설정하고 실행하는 방법에 대해 Python.
YOLOv8 에 집중하여 시작하겠습니다. 이 강력한 모델을 설치하는 것은 매우 간단하며, 곧바로 세분화 기능을 활용할 수 있는 준비가 완료됩니다.
인스턴스 분할은 이미지 내의 개별 개체를 정확히 찾아내 배경에서 분리함으로써 개체 감지 기능에서 한 단계 더 나아가게 해줍니다.
출력물은 각 물체의 윤곽을 나타내는 마스크 또는 윤곽선으로 구성되며, 클래스 레이블과 신뢰도 점수가 함께 표시됩니다. 이 기술은 정확한 물체 모양이 필수적인 경우 매우 유용하며, 물체의 위치뿐만 아니라 형태에 대한 자세한 정보도 제공합니다.
몇 가지 간단한 명령어를 통해 명령줄에서 예측을 실행할 수 있으며, YOLOv8 이 제공하는 혁신과 단순함을 직접 확인할 수 있습니다.
하지만 실시간으로 세분화를 경험할 수 있는데 왜 정적인 이미지로만 제한할까요? Python 스크립트는 동적인 실시간 세분화의 세계로 가는 관문입니다.
YOLO 클래스를 활용하고 OpenCV와 원활하게 통합하면 프로젝트에 활기를 불어넣고 숨겨진 인사이트와 패턴을 발견할 수 있습니다.
의자를 식별하는 것부터 식물을 묘사하는 것까지, 상상력만큼이나 가능성은 무궁무진합니다.
Ultralytics 에서 모든 사용 사례의 훌륭한 출발점이 되는 COCO 세분화 사전 학습 모델에 대한 지원도 제공합니다. 그런 다음 특정 요구 사항에 맞게 이러한 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
전체적으로 당사는 자동차 부품 인스턴스 세분화 인스턴스 세분화, 크랙 세분화, 산업 패키지 세분화 등 다양한 데이터 세트를 지원합니다. 이러한 데이터 세트에 대한 세분화 모델 훈련은 문서에서 제공되는 단일 명령으로 간단하게 수행할 수 있습니다:
다음 동영상( YOLOv8)에서 자체 데이터 세트에 대한 사용자 지정 교육 및 추론에 대해 자세히 알아보세요.
저희는 AI와 머신러닝의 복잡성을 한 번에 한 부분씩 단순화하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 저희의 사명은 개인과 조직이 모두 YOLOv8 과 같은 최첨단 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 것입니다. 저희의 안내와 여러분의 호기심만 있다면 어떤 놀라운 혁신이 기다리고 있을지 모릅니다.
Ultralytics YOLOv8 의 잠재력을 최대한 활용하는 데 동참하세요. 여기에서 전체 동영상을 시청하세요!
