Deteção de objectos com um modelo Ultralytics YOLOv8 pré-treinado

Nuvola Ladi

2 min ler

25 de março de 2024

Desbloqueie a potência do modelo Ultralytics YOLOv8 para uma deteção de objectos extremamente rápida.

Prepare-se para mergulhar no mundo dos modelos Ultralytics YOLO à medida que exploramos as suas capacidades e revelamos o seu potencial para a deteção de objectos. 

Descrição geral do modelo YOLOv8

Comecemos por analisar as caraterísticas do modelo Ultralytics YOLOv8. Este modelo representa um avanço significativo no campo da deteção de objectos, oferecendo um equilíbrio notável entre velocidade e precisão. Em comparação com as iterações anteriores dos modelos YOLO, o YOLOv8 destaca-se como o mais avançado, apresentando velocidades de inferência impressionantes sem comprometer a precisão da deteção.

Durante a nossa exploração, iremos comparar a velocidade de inferência e a precisão do YOLOv8 com outros modelos YOLO, mostrando a sua vantagem no domínio da deteção de objectos em tempo real. Com o YOLOv8, os utilizadores podem esperar uma melhoria significativa no desempenho, tornando-o a escolha ideal para uma vasta gama de aplicações.

Utilização de modelos YOLOv8 pré-treinados

Um dos principais destaques do modelo YOLOv8 é a facilidade de utilização, especialmente com modelos pré-treinados. Quer seja um programador experiente ou esteja a iniciar o seu percurso na visão computacional, na aprendizagem automática ou na aprendizagem profunda, a utilização de modelos YOLOv8 pré-treinados é incrivelmente simples.

Com apenas duas linhas de código Python, pode aproveitar o poder do modelo YOLOv8 pré-treinado para a deteção de objectos. Isto abre um mundo de possibilidades, permitindo-lhe integrar capacidades avançadas de visão por computador nos seus projectos com um esforço mínimo.

‍Documentação e argumentos do YOLOv8

Ao olharmos para o futuro, é essencial compreender a riqueza de recursos disponíveis para o modelo YOLOv8. Os nossos futuros tutoriais irão abranger uma série de tópicos, incluindo deteção de objectos personalizados, rastreio de objectos, estimativa de pose e segmentação, fornecendo orientação abrangente para utilizadores de todos os níveis.

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Fig. 1. Principais tarefas realizadas pelos modelos Ultralytics YOLO.

Além disso, iremos aprofundar os principais argumentos de previsão que desempenham um papel crucial na otimização da utilização do modelo YOLOv8. A compreensão destes argumentos, tais como a fonte, o limiar de confiança e a seleção de dispositivos, permitir-lhe-á adaptar os seus modelos a requisitos específicos de forma eficaz.

‍Detecção de objectos em tempo realcom a câmara Web

Experimente a emoção da deteção de objectos em tempo real utilizando uma webcam com o YOLOv8. Testemunhe a impressionante velocidade e precisão com que o YOLOv8 detecta objectos em transmissões de webcam em direto, atingindo mais de 100 fotogramas por segundo.

Quer esteja a monitorizar uma rua movimentada ou a seguir objectos num ambiente caótico, o YOLOv8 oferece um desempenho excecional em cenários em tempo real. Com a capacidade de detetar uma vasta gama de objectos com precisão e eficiência, o YOLOv8 abre novas possibilidades para aplicações em várias indústrias. Algumas delas incluem os cuidados de saúde, a agricultura e a indústria transformadora.

Concluir

Em conclusão, o YOLOv8 representa um salto significativo na tecnologia de deteção de objectos. Com a Ultralytics ao leme, estamos empenhados em capacitar os programadores e investigadores com ferramentas e recursos de ponta para impulsionar a inovação no domínio da aprendizagem automática e da inteligência artificial.

Assista ao vídeo completo aqui e fique atento a mais tutoriais, guias e informações à medida que continuamos esta jornada juntos. Junte-se à nossa comunidade e vamos desbloquear todo o potencial do YOLOv8 e melhorar o mundo da visão computacional! 

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