انتقل إلى المحتوى

وطن

تقديم Ultralytics YOLOv8، وهو أحدث إصدار من نموذج الكشف عن الكائنات وتجزئة الصور في الوقت الفعلي المشهود له. YOLOv8 مبني على أحدث التطورات في التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر ، مما يوفر أداء لا مثيل له من حيث السرعة والدقة. تصميمه الانسيابي يجعله مناسبا للتطبيقات المختلفة وقابلا للتكيف بسهولة مع منصات الأجهزة المختلفة ، من أجهزة الحافة إلى واجهات برمجة التطبيقات السحابية.

استكشف YOLOv8 محرر المستندات ، مورد شامل مصمم لمساعدتك على فهم ميزاته وإمكاناته والاستفادة منها. سواء كنت ممارسا متمرسا في التعلم الآلي أو جديدا في هذا المجال ، يهدف هذا المركز إلى تحقيق أقصى استفادة YOLOv8في مشاريعك

من أين تبدأ



شاهد: كيفية تدريب YOLOv8 نموذج على مجموعة البيانات المخصصة الخاصة بك في جوجل كولاب.

YOLOنبذة تاريخية:

YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط) ، وهو نموذج شائع للكشف عن الكائنات وتجزئة الصور ، تم تطويره بواسطة جوزيف ريدمون وعلي فرهادي في جامعة واشنطن. تم إطلاقه في عام 2015 ، YOLO اكتسبت شعبية بسرعة لسرعتها العالية ودقتها.

  • قام YOLOv2 ، الذي تم إصداره في عام 2016 ، بتحسين النموذج الأصلي من خلال دمج تطبيع الدفعات وصناديق الربط ومجموعات الأبعاد.
  • تم إطلاق YOLOv3 في عام 2018 ، مما أدى إلى تحسين أداء النموذج باستخدام شبكة أساسية أكثر كفاءة ، ومراسي متعددة وتجميع أهرمي مكاني.
  • تم إصدار YOLOv4 في عام 2020 ، حيث قدم ابتكارات مثل زيادة بيانات Mosaic ، ورأس اكتشاف جديد خال من المرساة ، ووظيفة خسارة جديدة.
  • YOLOv5 تم تحسين أداء النموذج بشكل أكبر وإضافة ميزات جديدة مثل تحسين المعلمات الفائقة وتتبع التجربة المتكامل والتصدير التلقائي إلى تنسيقات التصدير الشائعة.
  • تم فتح YOLOv6 بواسطة Meituan في عام 2022 وهو قيد الاستخدام في العديد من روبوتات التوصيل المستقلة للشركة.
  • أضاف YOLOv7 مهام إضافية مثل تقدير الوضع على مجموعة بيانات النقاط الرئيسية COCO.
  • YOLOv8 هو أحدث إصدار من YOLO ب Ultralytics. كنموذج متطور ومتطور (SOTA) ، YOLOv8 يعتمد على نجاح الإصدارات السابقة ، ويقدم ميزات وتحسينات جديدة لتحسين الأداء والمرونة والكفاءة. YOLOv8 يدعم مجموعة كاملة من مهام الذكاء الاصطناعي الرؤية ، بما في ذلك الكشف والتجزئة وتقدير الوضع والتتبع والتصنيف. يتيح هذا التنوع للمستخدمين الاستفادة YOLOv8عبر تطبيقات ومجالات متنوعة.
  • يولو v9 يقدم طرقا مبتكرة مثل معلومات التدرج القابلة للبرمجة (PGI) وشبكة تجميع الطبقات الفعالة المعممة (GELAN).

YOLO التراخيص: كيف هو Ultralytics YOLO مرخص؟

Ultralytics يقدم خيارين للترخيص لاستيعاب حالات الاستخدام المتنوعة:

  • AGPL-3.0 الترخيص: يعد هذا الترخيص مفتوح المصدر المعتمد من OSI مثاليا للطلاب والمتحمسين ، مما يعزز التعاون المفتوح ومشاركة المعرفة. راجع ملف الترخيص لمزيد من التفاصيل.
  • ترخيص المؤسسة: مصمم للاستخدام التجاري ، يسمح هذا الترخيص بالتكامل السلس ل Ultralytics البرمجيات والنماذج الذكاء الاصطناعي في السلع والخدمات التجارية ، متجاوزة متطلبات المصدر المفتوح AGPL-3.0. إذا كان السيناريو الخاص بك يتضمن تضمين حلولنا في عرض تجاري ، فتواصل من خلال Ultralytics الترخيص.

تم تصميم استراتيجية الترخيص الخاصة بنا لضمان إعادة أي تحسينات على مشاريعنا مفتوحة المصدر إلى المجتمع. نحن نحمل مبادئ المصدر المفتوح قريبة من قلوبنا ❤️ ، ومهمتنا هي ضمان إمكانية استخدام مساهماتنا وتوسيعها بطرق مفيدة للجميع.



تم النشر في 2023-11-12, اخر تحديث 2024-03-13
المؤلفون: جلين جوشر (5) ، رضوان منور (1) ، أيوشكسل (3)

التعليقات