Ultralystics YOLOv8. Описание и установка.

ОПИСАНИЕ

Ultralytics YOLOv8 является последней версией в серии YOLO (You Only Look Once - Ты Смотришь Только Один Раз), которая значительно эволюционировала с момента своего создания в 2015 году. YOLOv8 продолжает традицию предоставления возможностей для обнаружения объектов и сегментации изображений в реальном времени, с улучшениями, направленными на повышение производительности, скорости и точности. Архитектура модели разработана таким образом, чтобы быть адаптируемой на различных аппаратных платформах, от устройств на краю сети до облачных API, что делает ее универсальным выбором для широкого спектра задач компьютерного зрения.

YOLOv8 поддерживает несколько задач, включая обнаружение объектов, сегментацию, оценку поз, ориентированное обнаружение объектов (OBB) и классификацию. Каждый вариант задачи, такой как yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l и yolov8x, оптимизирован для конкретных случаев использования, обеспечивая высокую производительность и точность. Эти модели также совместимы с различными режимами работы, такими как вывод, проверка, обучение и экспорт, что облегчает их интеграцию на различных этапах развертывания и разработки.

Для тех, кто заинтересован в использовании YOLOv8 для своих проектов, фреймворк поддерживает множество задач компьютерного зрения, не ограничиваясь только обнаружением объектов. Это включает в себя продвинутую сегментацию для разделения изображений на различные регионы на основе содержимого, классификацию для категоризации изображений и оценку позы для обнаружения конкретных ключевых точек на изображениях или в видеокадрах. Ориентированное обнаружение объектов (OBB) - еще одна заметная особенность, которая вводит дополнительный угол для более точной локализации объектов на изображениях.

УСТАНОВКА БИБЛИОТЕКИ ULTRALYTICS и TORCH VISION

  1. Откройте Visual Studio Code и запустите терминал (Terminal -> New Terminal или комбинацией Ctrl + Shift + `):

  1. Введите в терминал команду pip install ultralytics:

На скриншотах показан процесс загрузки библиотеки, так что особо не отвлекайтесь на них!

Для получения более подробной информации и руководств о том, как использовать YOLOv8 для этих различных задач, вы можете изучить документацию Ultralytics YOLOv8.

Last updated