Сегментация изображений с помощью Ultralytics YOLO11 на Google Colab

Ultralytics YOLO Модели, подобные последним Ultralytics YOLO11поддерживают множество задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов, классификация изображений и сегментация объектов. Каждая из этих задач направлена на воспроизведение определенного аспекта человеческого зрения, что позволяет машинам видеть и интерпретировать окружающий мир. 

Например, подумай, как ученик на уроке рисования может взять в руки карандаш и очертить объект на рисунке. За кулисами их мозг выполняет сегментацию - отличает объект от фона и других элементов. Сегментация изображений достигает аналогичной цели с помощью искусственного интеллекта (ИИ), разбивая визуальные данные на значимые части для понимания машинами. Эта техника может использоваться в самых разных приложениях во многих отраслях. 

‍

Один из практических примеров - сегментация автомобильных деталей. Определяя и классифицируя конкретные компоненты автомобиля, сегментация изображений может упростить процессы в таких отраслях, как автомобильное производство, ремонт и каталогизация электронной коммерции.

В этой статье мы рассмотрим, как ты можешь использовать Ultralytics YOLO11 , Google Colab и набор данных Roboflow Carparts Segmentation для создания решения, способного точно идентифицировать и сегментировать автомобильные детали.

Ultralytics YOLO11 легко использовать

Ultralytics YOLO11 доступна в виде предварительно обученной модели, натренированной на наборе данных COCO и охватывающей 80 различных классов объектов. Однако для специфических задач, таких как сегментирование деталей автомобиля, модель можно обучить на заказ, чтобы она лучше соответствовала твоему набору данных и случаю использования. Такая гибкость позволяет YOLO11 хорошо справляться как с задачами общего назначения, так и с узкоспециализированными.

Пользовательское обучение подразумевает использование предварительно обученной модели YOLO11 и ее тонкую настройку на новом наборе данных. Предоставляя помеченные примеры, специфичные для твоей задачи, модель учится распознавать и сегментировать объекты, уникальные для твоего проекта. Пользовательское обучение обеспечивает более высокую точность и релевантность по сравнению с использованием общих предварительно обученных весов.

Настройка YOLO11 для пользовательского обучения очень проста. С минимальными настройками ты можешь загрузить модель и набор данных, начать обучение и следить за такими показателями, как потери и точность в процессе. YOLO11 также включает встроенные инструменты для проверки и оценки, что облегчает оценку того, насколько хорошо работает твоя модель. 

Запускаю Ultralytics YOLO11 на Google Colab.

При индивидуальном обучении YOLO11 есть несколько вариантов настройки среды. Один из самых доступных и удобных вариантов - Google Colab. Вот некоторые преимущества использования Google Colab для YOLO11 тренировок:

• Бесплатный доступ к ресурсам: Google Colab предоставляет GPU (Graphics Processing Units) и TPU (Tensor Processing Units), что позволяет тебе тренировать YOLO11 без дорогостоящего оборудования.
• Среда для совместной работы: Google Colab помогает тебе делиться блокнотами, хранить работу в Google Drive и упрощать работу в команде благодаря удобной совместной работе и отслеживанию версий.
• Предустановленные библиотеки: Благодаря предустановленным инструментам, таким как PyTorch и TensorFlow, Google Colab упрощает процесс настройки и помогает тебе быстро начать работу.
• Облачная интеграция: Ты можешь легко загружать наборы данных с Google Drive, GitHub или других облачных источников, упрощая подготовку и хранение данных.

‍

Ultralytics также предлагает предварительно сконфигурированный ноутбукGoogle Colab специально для обучения YOLO11 . Этот ноутбук включает в себя все необходимое, начиная с обучения модели и заканчивая оценкой производительности, что делает процесс простым и понятным. Это отличная отправная точка, которая позволит тебе сосредоточиться на тонкой настройке модели под твои конкретные нужды, не беспокоясь о сложных шагах по настройке.

Обзор набора данных Roboflow Carparts Segmentation Dataset.

После выбора среды обучения следующим шагом будет сбор данных или выбор подходящего набора данных для сегментации деталей автомобиля.Датасет Roboflow Carparts Segmentation Dataset, доступный на сайте Roboflow Universe, поддерживается Roboflow, платформой, предоставляющей инструменты для построения, обучения и развертывания моделей компьютерного зрения. Этот набор данных включает в себя 3 156 обучающих, 401 проверочное и 276 тестовых изображений с высококачественными аннотациями к таким частям автомобиля, как бамперы, двери, зеркала и колеса.

Обычно тебе приходится загружать набор данных из Roboflow Universe и вручную настраивать его для обучения в Google Collab. Однако пакетUltralytics Python упрощает этот процесс, предлагая бесшовную интеграцию и предварительно настроенные инструменты.

В Ultralytics набор данных готов к использованию благодаря предварительно настроенному YAML-файлу, в котором указаны пути к набору данных, метки классов и другие параметры обучения. Это позаботится о настройке за тебя, так что ты сможешь быстро загрузить набор данных и сразу же приступить к обучению своей модели. Кроме того, набор данных структурирован с выделенными тренировочным, валидационным и тестовым наборами, что облегчает отслеживание прогресса и оценку эффективности.

Используя Roboflow Carparts Segmentation Dataset с инструментами, предоставленными Ultralytics YOLO11 , ты получаешь бесшовный рабочий процесс для эффективного построения моделей сегментации на таких платформах, как Google Colab. Такой подход сокращает время на настройку и позволяет тебе сосредоточиться на доработке модели для реальных приложений.

Реальное применение сегментации автомобильных деталей

Сегментация автомобильных деталей имеет множество практических применений в различных отраслях. Например, в ремонтных мастерских она может помочь быстро определить и классифицировать поврежденные компоненты, чтобы сделать процесс ремонта быстрее и эффективнее. Аналогично, в страховой индустрии модели сегментации могут автоматизировать оценку претензий, анализируя изображения поврежденных автомобилей для выявления пострадавших деталей. Это ускоряет процесс рассмотрения претензий, уменьшает количество ошибок и экономит время как страховщиков, так и клиентов.

‍

Что касается производства, то сегментация поддерживает контроль качества, проверяя детали автомобиля на наличие дефектов, обеспечивая согласованность и сокращая количество отходов. Эти приложения демонстрируют, как сегментация автомобильных деталей может изменить индустрию, сделав процессы более безопасными, быстрыми и точными.

Пошаговое руководство: использование YOLO11 на Google Colab 

Теперь, когда мы рассмотрели все детали, пришло время собрать все воедино. Чтобы начать, ты можешь посмотреть наше видео на YouTube, которое проведет тебя через весь процесс настройки, обучения и проверки модели YOLO11 для сегментации автозапчастей.

Вот краткий обзор соответствующих шагов:

• Настрой свое окружение на Google Colab: Включи поддержку GPU и установи пакет Ultralytics Python , чтобы подготовиться к обучению модели.
• Загрузи модель YOLO11 : Начни с предварительно обученной модели сегментации YOLO11 , чтобы сэкономить время и использовать существующие функции для сегментации автозапчастей.
• Обучи модель с помощью набора данных: Используй файл "carparts-seg.yaml" во время обучения, чтобы автоматически загрузить, настроить и использовать набор данных Roboflow Carparts Segmentation Dataset. Настрой такие параметры, как эпохи, размер изображения и размер партии, чтобы точно настроить модель.
• Следи за прогрессом в обучении: Отслеживай ключевые показатели эффективности, такие как потери сегментации и средняя точность (mAP), чтобы убедиться, что модель улучшается так, как ожидалось.
• Проверь и разверни модель: Протестируй обученную модель на валидационном множестве, чтобы подтвердить ее точность, и экспортируй ее для использования в реальных приложениях, таких как контроль качества или обработка страховых претензий.

Преимущества использования YOLO11 для сегментации автомобильных запчастей

YOLO11 это надежный и эффективный инструмент для сегментации автомобильных деталей, обладающий целым рядом преимуществ, которые делают его идеальным для различных реальных применений. Вот основные преимущества:

• Скорость и эффективность: YOLO11 быстро обрабатывает изображения, сохраняя при этом высокую точность, что делает его подходящим для задач реального времени, таких как контроль качества и автономные транспортные средства.
• Высокая точность: Модель отлично справляется с обнаружением и сегментированием множества объектов в пределах одного изображения, обеспечивая точную идентификацию деталей автомобиля.
• Масштабируемость: YOLO11 может обрабатывать большие массивы данных и сложные задачи сегментации, что делает его масштабируемым для промышленных приложений.
• Многочисленные Интеграции: Ultralytics поддерживает интеграцию с такими платформами, как Google Colab, Ultralytics Hub, и другими популярными инструментами, повышая гибкость и доступность для разработчиков.

Советы по работе с YOLO11 на Google Collab

Хотя Google Colab значительно упрощает работу с машинным обучением, если ты новичок, то привыкание к нему может занять немного времени. Навигация по облачным настройкам, параметры времени выполнения и ограничения сессий могут показаться сложными поначалу, но есть несколько советов, которые помогут сделать все гораздо более гладко.

Вот несколько соображений, которые следует иметь в виду:

• Начни с включения ускорения GPU в настройках времени выполнения, чтобы ускорить тренировку. 
• Поскольку Colab работает в облаке, убедись, что у тебя есть стабильное интернет-соединение для доступа к таким ресурсам, как наборы данных и репозитории. 
• Организуй свои файлы и наборы данных на Google Drive или GitHub, чтобы их было легко загружать и управлять ими в Colab.
• Если ты столкнулся с нехваткой памяти на бесплатном уровне Colab, попробуй уменьшить размер изображения или размер партии во время обучения. 
• Не забывай регулярно сохранять свою модель и результаты, ведь у сессий Colab есть ограничения по времени, и ты не захочешь потерять свой прогресс. 

Добивайся большего с помощью YOLO11

Ultralytics YOLO11в сочетании с платформами вроде Google Colab и наборами данных вроде Roboflow Carparts Segmentation dataset, делает сегментацию изображений простой и доступной. Благодаря интуитивно понятным инструментам, предварительно обученным моделям и простой настройке, YOLO11 позволяет тебе с легкостью погрузиться в сложные задачи компьютерного зрения. 

Будь то повышение безопасности автомобилей, оптимизация производства или создание инновационных приложений с искусственным интеллектом, эта комбинация предоставляет инструменты, которые помогут тебе добиться успеха. С Ultralytics YOLO11 ты не просто строишь модели - ты прокладываешь путь к более умным и эффективным решениям в реальном мире.

Чтобы узнать больше, загляни в наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи применение ИИ в самодвижущихся автомобилях и компьютерное зрение в сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀