Освой обучение пользовательским наборам данных с помощью Ultralytics YOLOv8 в Google Colab. От настройки до обучения и оценки - это руководство охватывает все.
В этом блоге мы рассмотрим, как освоить пользовательское обнаружение объектов с помощью Ultralytics YOLOv8 в Google Colab. Приготовься раскрыть всю мощь YOLOv8 поскольку мы проведем тебя через весь процесс, от настройки до обучения и оценки.
Давай начнем с того, что настроим наше окружение в Google Colab. Так что же такое Google Colab? Сокращение от Google Colaboratory, Google Colab - это бесплатная облачная платформа Google для написания и выполнения Python кода.
Первый шаг к настройке - убедиться, что у тебя есть доступ к GPU , выбрав соответствующий тип времени выполнения. Проверь, что все работает гладко, с помощью команды nvidia-smi, чтобы проверить настройку GPU .
Далее установи зависимости Ultralytics и YOLOv8 с помощью pip. Импортируй модель YOLO из Ultralytics , чтобы начать наше путешествие по обнаружению пользовательских объектов.
Теперь давай подготовим наш набор данных. Обозначь свои данные ограничительными рамками, указав классы для каждого объекта. Экспортируй свой набор данных в формат YOLOv8 из Ultralytics и импортируй его в свой блокнот Google Colab.
Установи задачу для обнаружения объектов и выбери YOLOv8 Размер модели, который соответствует твоим потребностям. Укажи расположение твоего набора данных, количество эпох и размер изображения для обучения. Наблюдай, как твоя модель обучается и адаптируется благодаря мощности YOLOv8 и ускорению GPU .
После завершения обучения оцени производительность своей модели с помощью таких показателей, как среднее положение ошибки. Проверь свою модель на неизвестных данных, чтобы убедиться в ее способности к обобщению. Постройте матрицы путаницы и проанализируйте предсказания, чтобы доработать свою модель.
Ultralytics YOLOv8 Модели можно легко валидировать с помощью одной команды CLI , которая обладает множеством ключевых возможностей, таких как автоматическая настройка гиперпараметров, поддержка нескольких метрик и так далее.
Ultralytics Также поддерживаются некоторые аргументы CLI и Python , которые пользователи могут использовать во время валидации для получения более качественных результатов в зависимости от своих потребностей. Для получения дополнительной информации ты можешь изучить нашу документацию.
Теперь ты успешно обучил свою пользовательскую модель YOLOv8 в Google Colab. Но на этом наше путешествие не заканчивается. В следующем видео мы узнаем, как экспортировать веса модели и запустить живые вычисления с помощью нашей модели YOLOv8 , обученной на заказ. Приготовься к захватывающему опыту, ведь мы расширяем границы обнаружения объектов. Оставайтесь на связи!
Спасибо, что присоединился к нам, когда мы рассматривали мир пользовательского обнаружения объектов с помощью YOLOv8 в Google Colab. Оставайся с нами и жди новых интересных обновлений и туториалов, ведь мы продолжаем исследовать безграничные возможности ИИ и машинного обучения.
Благодаря этому исчерпывающему руководству ты теперь во всеоружии, чтобы обучить свои собственные модели обнаружения объектов с помощью Ultralytics YOLOv8 в Google Colab. Смотри полное руководство здесь!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
