Cách sử dụng Ultralytics YOLO11 cho Phân đoạn Ví dụ

Thị giác máy tính , một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy móc diễn giải và hiểu thông tin trực quan, cho phép thực hiện các tác vụ như phân đoạn trường hợp. Phân đoạn trường hợp có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh hoặc khung video để đánh dấu ranh giới chính xác của từng đối tượng riêng biệt trong hình ảnh, ngay cả khi có nhiều đối tượng cùng loại. Với độ chính xác cao, phân đoạn trường hợp có nhiều ứng dụng, từ giúp xe tự lái phát hiện chướng ngại vật trên đường đến xác định khối u trong quá trình quét y tế .

Trong những năm qua, phân đoạn trường hợp đã phát triển đáng kể. Một sự phát triển gần đây đã được giới thiệu trong Ultralytics ' sự kiện kết hợp thường niên , YOLO Vision 2024 (YV24) , dưới dạng mô hình Ultralytics YOLO11 . Mô hình mới hỗ trợ các tác vụ thị giác máy tính giống nhau (bao gồm phân đoạn phiên bản) như mô hình Ultralytics YOLOv8 , do đó người dùng quen thuộc với các phiên bản trước có thể áp dụng mô hình mới một cách liền mạch.

‍

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá phân đoạn thể hiện và cách nó khác với các tác vụ thị giác máy tính khác như phân đoạn ngữ nghĩa, cũng như thảo luận về một số ứng dụng của nó. Chúng tôi cũng sẽ hướng dẫn cách bạn có thể sử dụng YOLO11 mô hình phân đoạn thể hiện sử dụng gói Ultralytics Python và nền tảng Ultralytics HUB . Hãy bắt đầu nào!

Phân đoạn phiên bản là gì?

Phân đoạn thể hiện có thể được sử dụng để xác định các đối tượng trong hình ảnh và phác thảo chúng ở cấp độ pixel. Quá trình này thường bao gồm việc phát hiện các đối tượng trước tiên và vẽ các hộp giới hạn xung quanh chúng. Sau đó, thuật toán phân đoạn phân loại từng pixel trong hộp giới hạn để tạo mặt nạ chính xác cho từng đối tượng.

Phân đoạn thể hiện cũng khác với các tác vụ như phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn toàn cảnh. Phân đoạn ngữ nghĩa gắn nhãn cho từng pixel dựa trên danh mục chung của một đối tượng, mà không phân biệt các thể hiện riêng lẻ. Mặt khác, phân đoạn toàn cảnh kết hợp cả phân đoạn thể hiện và phân đoạn ngữ nghĩa bằng cách gắn nhãn cho từng pixel bằng cả một lớp và một ID thể hiện, xác định các đối tượng riêng lẻ trong mỗi danh mục.

‍

Khả năng phân đoạn phiên bản có thể được áp dụng trong nhiều tình huống khác nhau có thể yêu cầu các mô hình khác nhau. Ví dụ, một mô hình nhẹ có thể lý tưởng để xử lý thời gian thực trong các ứng dụng di động, trong khi một mô hình phức tạp hơn có thể được sử dụng cho các tác vụ có độ chính xác cao như kiểm soát chất lượng trong sản xuất.

Giống như các mô hình trước, mô hình phân đoạn phiên bản YOLO11 cũng đi kèm với một số biến thể tùy thuộc vào nhu cầu của bạn. Các biến thể này bao gồm YOLO11n-seg (Nano), YOLO11s-seg (Nhỏ), YOLO11m-seg (Trung bình), YOLO11l-seg (Lớn) và YOLO11x-seg (Cực lớn). Các mô hình này khác nhau về kích thước, tốc độ xử lý, độ chính xác và lượng sức mạnh tính toán mà chúng yêu cầu. Dựa trên các yêu cầu cụ thể của bạn, bạn có thể chọn mô hình phù hợp nhất với ứng dụng của mình.

Ứng dụng phân đoạn trường hợp cho YOLO11

Khả năng phân đoạn trường hợp nâng cao của YOLO11 mở ra nhiều ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Chúng ta hãy cùng xem xét kỹ hơn một số ứng dụng này.

Sử dụng YOLO11 Phân khúc trong ngành dầu khí

Khai thác dầu khí liên quan đến việc quản lý các biến động áp suất cực cao. Các kỹ thuật như đốt khí giúp đốt cháy khí tự nhiên được tạo ra trong quá trình khai thác dầu. Điều này là cần thiết vì lý do an toàn . Ví dụ, trong quá trình khai thác dầu thô, áp suất tăng đột ngột hoặc đáng kể có thể dẫn đến nổ. Mặc dù không phổ biến, nhưng các tai nạn công nghiệp trong lĩnh vực sản xuất dầu khí có thể dẫn đến các đám cháy dữ dội khó có thể dập tắt và kiểm soát. Đốt khí giúp người vận hành giảm áp suất thiết bị một cách an toàn và quản lý các biến động áp suất lớn, không thể đoán trước bằng cách đốt cháy lượng khí dư thừa.

Hệ thống AI có thể cải thiện quy trình giám sát này và rủi ro tai nạn có thể giảm bằng cách sử dụng hệ thống giám sát ngọn lửa dựa trên phân đoạn trường hợp. Việc giám sát việc đốt khí cũng quan trọng vì lý do môi trường, vì việc đốt quá nhiều có thể ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường. 

Ultralytics YOLO11 Các mô hình phân đoạn trường hợp có thể được sử dụng để theo dõi lượng lửa và khói do bùng cháy gây ra. Diện tích pixel của ngọn lửa và khói được phát hiện và phân đoạn có thể được tính toán. Sử dụng thông tin này, người vận hành có thể có được thông tin chi tiết theo thời gian thực về ngọn lửa và khói do bùng cháy gây ra, giúp họ ngăn ngừa tai nạn và tác động tiêu cực đến môi trường. 

‍

Phân đoạn trường hợp với YOLO11 cho Quản lý chất thải nhựa 

Công nhân tại các cơ sở quản lý và tái chế chất thải có thể sử dụng YOLO11 hệ thống phân đoạn mẫu để xác định vật liệu rác thải nhựa. YOLO11 có thể được tích hợp với hệ thống phân loại bằng rô-bốt để xác định chính xác các vật liệu thải khác nhau, như bìa cứng và nhựa (để xử lý riêng). Điều này đặc biệt quan trọng khi xét đến việc trong số 7 tỷ tấn rác thải nhựa được tạo ra trên toàn cầu, chỉ có khoảng 10% được tái chế.

Tự động hóa việc nhận dạng và phân loại rác thải nhựa giúp giảm đáng kể thời gian cần thiết so với các phương pháp truyền thống, trong đó công nhân phân loại các mặt hàng bằng tay. Các mô hình thị giác máy tính thậm chí có thể phân đoạn nhựa mềm như màng bọc và túi, đặc biệt khó khăn vì chúng thường bị rối. Các mô hình YOLO11 cũng có thể được đào tạo tùy chỉnh để phân đoạn các loại nhựa khác nhau. Chúng ta sẽ tìm hiểu thêm về cách bạn có thể đào tạo tùy chỉnh một YOLO11 mô hình trong các phần sau.

‍

YOLO11 Phân khúc trong xe tự hành

Một trường hợp sử dụng thú vị khác của phân đoạn trường hợp là trong xe tự hành . YOLO11 cho phép xe tự lái cải thiện sự an toàn của hành khách và những người khác trên đường bằng cách nhận dạng chính xác các vật thể ở cấp độ pixel. Hệ thống camera trên xe có thể chụp ảnh môi trường xung quanh và phân tích chúng bằng YOLO11 và phân đoạn trường hợp. Mỗi đối tượng (người đi bộ, đèn giao thông, các phương tiện khác, v.v.) trong hình ảnh được phân đoạn và được gắn nhãn. Mức độ chính xác như vậy giúp xe tự hành có khả năng xác định từng đối tượng xung quanh chúng. 

‍

Thử nghiệm phân đoạn trường hợp với YOLO11 Người mẫu

Bây giờ chúng ta đã khám phá phân đoạn trường hợp và thảo luận một số ứng dụng của nó, hãy xem bạn có thể dùng thử nó như thế nào bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO11 người mẫu. 

Có hai cách để thực hiện điều này: bạn có thể sử dụng Ultralytics Python gói hoặc Ultralytics HUB. Chúng tôi sẽ khám phá cả hai, bắt đầu với Python bưu kiện.

Chạy suy luận bằng cách sử dụng YOLO11

Chạy suy luận liên quan đến việc sử dụng mô hình để phân tích dữ liệu mới, chưa từng thấy trước đây. Để chạy suy luận bằng cách sử dụng YOLO11 mô hình phân đoạn thể hiện thông qua mã, chúng ta cần cài đặt gói Ultralytics Python bằng pip, conda hoặc docker. Trong trường hợp bạn gặp bất kỳ sự cố nào trong quá trình cài đặt, bạn có thể tham khảo Hướng dẫn sự cố thường gặp của chúng tôi để được hỗ trợ khắc phục sự cố. Sau khi gói được cài đặt, bạn có thể chạy mã được hiển thị bên dưới để tải YOLO11 mô hình phân đoạn trường hợp và chạy dự đoán trên hình ảnh.

‍

Đào tạo một tùy chỉnh YOLO11 Người mẫu

Với cùng một thiết lập mã, bạn cũng có thể đào tạo một tùy chỉnh YOLO11 mô hình. Bằng cách tinh chỉnh một YOLO11 mô hình, bạn có thể tạo phiên bản tùy chỉnh của mô hình đáp ứng tốt hơn các yêu cầu cụ thể của dự án . Ví dụ, các nhà bán lẻ có thể sử dụng mô hình tùy chỉnh để phân đoạn chính xác các đặc điểm vật lý của khách hàng để đề xuất quần áo vừa vặn. Đoạn mã dưới đây cho biết cách tải và đào tạo YOLO11 ví dụ như mô hình phân đoạn. Bạn có thể bắt đầu từ cấu hình YAML hoặc mô hình được đào tạo trước, chuyển trọng số và đào tạo trên tập dữ liệu như COCO để đạt được phân đoạn hiệu quả. 

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-seg.yaml")  # build a new model from YAML
model = YOLO("yolo11n-seg.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO("yolo11n-seg.yaml").load("yolo11n.pt")  # build from YAML and transfer weights

# Train the model
results = model.train(data="coco8-seg.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Sau khi hoàn tất, bạn có thể thực hiện suy luận bằng mô hình tùy chỉnh cho các ứng dụng cụ thể của mình. Sử dụng tùy chọn xuất , bạn cũng có thể xuất mô hình tùy chỉnh của mình sang định dạng khác.

YOLO11 Phân đoạn trường hợp trên Ultralytics TRUNG TÂM

Bây giờ chúng ta đã khám phá việc chạy suy luận và đào tạo tùy chỉnh YOLO11 mô hình phân đoạn phiên bản thông qua mã, chúng ta hãy xem xét một giải pháp thay thế không cần mã: Ultralytics HUB . Ultralytics HUB là một nền tảng Vision AI trực quan giúp đơn giản hóa quá trình đào tạo và triển khai YOLO các mô hình, bao gồm YOLO11 mô hình phân đoạn trường hợp. 

Để chạy suy luận trên hình ảnh, tất cả những gì bạn phải làm là; tạo một tài khoản , đi đến phần 'Mô hình' và chọn YOLO11 biến thể mô hình phân đoạn thể hiện theo lựa chọn của bạn. Bạn có thể tải lên hình ảnh và xem kết quả dự đoán trong phần xem trước, như được hiển thị bên dưới.

‍

Những điểm chính

YOLO11 cung cấp khả năng phân đoạn trường hợp đáng tin cậy mở ra một thế giới khả năng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Từ việc tăng cường an toàn trong xe tự hành và giám sát việc đốt khí trong ngành dầu khí cho đến tự động phân loại rác thải trong các cơ sở tái chế, YOLO11 Độ chính xác ở cấp độ pixel làm cho nó trở nên lý tưởng cho các tác vụ phân đoạn phức tạp. 

Với các tùy chọn đào tạo tùy chỉnh thông qua Ultralytics Python gói và thiết lập không cần mã thông qua Ultralytics HUB, người dùng có thể tích hợp liền mạch YOLO11 vào quy trình làm việc của họ. Cho dù là ứng dụng công nghiệp, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ hay giám sát môi trường, YOLO11 mang lại sự linh hoạt và độ chính xác để đáp ứng các nhu cầu phân khúc đa dạng.

Để khám phá thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong xe tự lái và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀