Открой для себя мощь YOLOv8. Узнай о его скорости, точности и возможностях обнаружения в режиме реального времени. Изучи основные моменты и присоединяйся к нашим обсуждениям на GitHub, чтобы узнать больше.
Давай посмотрим на мир сегментации объектов с помощью Ultralytics YOLOv8 моделью. В этом посте мы расскажем тебе о том, как настроить и запустить сегментацию с легкостью в Python.
Для начала остановимся на YOLOv8. Установка этой мощной модели - проще простого, и уже через несколько мгновений ты будешь готов использовать ее возможности сегментации.
Сегментация объектов позволяет тебе сделать еще один шаг от обнаружения объектов, точно определяя отдельные объекты на изображении и отделяя их от фона.
На выходе получаются маски или контуры, очерчивающие каждый объект, сопровождаемые метками классов и баллами доверия. Эта техника оказывается неоценимой, когда необходимо точно определить форму объекта, обеспечивая не только его местоположение, но и подробную информацию о его форме.
С помощью нескольких простых команд ты сможешь выполнять предсказания из командной строки, на собственном опыте убедившись в инновациях и простоте, которые предлагает YOLOv8 .
Но зачем ограничиваться статичными изображениями, если можно испытать сегментацию в реальном времени? Наш скрипт Python - это твои ворота в динамичный мир живой сегментации.
Используя класс YOLO и органично интегрируя его с OpenCV, ты сможешь вдохнуть жизнь в свои проекты, раскрывая по ходу дела скрытые идеи и закономерности.
От идентификации стульев до очерчивания растений - возможности безграничны, как и твое воображение.
На сайте Ultralytics мы также предоставляем поддержку предварительно обученных моделей сегментации COCO, которые служат отличной отправной точкой для любого случая использования. Затем ты сможешь точно настроить эти модели под свои конкретные нужды.
В целом мы предлагаем поддержку различных наборов данных, таких как сегментация экземпляров автомобилей, сегментация трещин и сегментация промышленных упаковок. Обучение моделей сегментации на этих наборах данных упрощается с помощью одной команды, доступной в нашей документации:
Присоединяйся к нам в ближайших видео, чтобы глубже погрузиться в царство YOLOv8, исследуя пользовательское обучение и выводы на твоих собственных наборах данных.
Мы стремимся упростить сложности ИИ и машинного обучения, по одному сегменту за раз. Наша миссия - дать возможность как отдельным людям, так и организациям использовать весь потенциал передовых технологий, таких как YOLOv8. С нашим руководством и твоим любопытством неизвестно, какие невероятные прорывы нас ждут.
Присоединяйся к нам, ведь мы раскрываем весь потенциал Ultralytics YOLOv8 . Смотри полное видео здесь!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
