Публикации по теме 'yolov8'
Измените свой опыт покупок: откройте для себя будущее розничной торговли
Вы устали стоять в длинных очередях на кассе? Вы устали от того, что не знаете цену предмета, пока не дойдете до кассы? Что, если бы вы могли быть своим собственным кассиром? Представьте себе торговую систему, которая позволяет вам легко сравнивать цены на один и тот же товар разных брендов. И было бы здорово иметь инструмент, который поможет вам управлять своими расходами во время покупок? В этом сообщении блога мы углубимся в трансформационные технологии, которые меняют ландшафт..
Создание приложения для обнаружения и отслеживания объектов в реальном времени с помощью YOLOv8 и Streamlit: часть 2
В Части 1 нашей серии руководств мы познакомили вас с нашим приложением для обнаружения и отслеживания объектов в реальном времени с YOLOv8 и Streamlit. Мы также предоставили демонстрацию возможностей приложения с использованием нескольких демо-изображений.
Мы подробно объяснили, почему выбрали YOLOv8 и Streamlit для этого проекта. Кроме того, мы предоставили пошаговое руководство по настройке среды, включая установку зависимостей и создание необходимых файлов и каталогов.
Теперь..
YOLOv8: будущее обнаружения объектов уже здесь!
О боже, как будто только вчера вышли YOLOv6,R,X и YOLOv7 🤯, а мы уже на YOLOv8 ?! Время летит незаметно, когда вы заняты созданием моделей обнаружения объектов 🕰️.
А если серьезно, YOLOv8 от Ultralytics меняет правила игры 🔥.
Это как «швейцарский армейский нож» 🔪 моделей обнаружения объектов и сегментации изображений. Благодаря функции расширения вы можете переключаться между разными версиями YOLO, как будто в этом нет ничего страшного 🛠️. Это похоже на возможность менять..
Что следует учитывать при создании пользовательского набора данных для работы с YOLO?
На основе моего опыта и экспериментов
Если вы хотите обучить свою собственную модель с использованием пользовательского набора данных, у вас могут возникнуть вопросы о том, что делать, особенно если вы только начали работать с YOLO. Если вы хотите научиться плавать, прыгая в воду, я хотел бы рассказать о нескольких моих опытах, которые откроют для вас новые двери.
Не принимайте близко к сердцу!
Если вы решили обучать модель, вы приняли решение о некоторых из следующих вопросов: -..
Построение модели обнаружения переломов костей с помощью YOLOv8: комплексный проект машинного обучения
Введение
Автоматическое обнаружение переломов костей — одно из применений искусственного интеллекта и машинного обучения в медицинской сфере. Он использует глубокое обучение и компьютерное зрение для обучения моделей нейронных сетей, которые могут идентифицировать переломы на рентгеновских изображениях. В этой статье мы покажем, как разработать систему обнаружения переломов костей с использованием YOLOv8, последней версии алгоритма обнаружения объектов «Вы смотрите только один раз»...
Как обучить модель обнаружения поз/ключевых точек YOLOv8 на собственных данных
Обнаружение ключевых точек является важным аспектом приложений компьютерного зрения, расширяя возможности таких задач, как оценка позы человека и манипулирование роботами. В этом руководстве мы проведем вас через процесс обучения пользовательской модели обнаружения ключевых точек с использованием модели Ultralytics YOLOv8-pose и платформы trainYOLO. В частности, мы обучим модель обнаруживать маркеры белой доски с отдельными ключевыми точками для верхней и нижней частей. Мы рассмотрим..
YOLO v8: улучшенное обнаружение объектов (живая камера) с точностью в реальном времени
Введение:
В области компьютерного зрения обнаружение объектов играет жизненно важную роль в идентификации и локализации объектов на изображениях или видео. За прошедшие годы было разработано несколько алгоритмов обнаружения объектов, но один метод, который привлек значительное внимание, — это YOLO (You Only Look Once). YOLO v8, последняя версия этого популярного алгоритма обнаружения объектов, сочетает в себе скорость и точность, обеспечивая впечатляющие результаты в режиме реального..
