Ultralytics YOLOv8 المهام

YOLOv8 هو إطار عمل الذكاء الاصطناعي يدعم مهام رؤية الكمبيوتر المتعددة. يمكن استخدام إطار العمل لإجراء الكشف ، والتجزئة ، و obb ، والتصنيف ، وتقدير الوضع . كل مهمة من هذه المهام لها هدف مختلف وحالة استخدام.

شاهد: استكشف Ultralytics YOLO المهام: اكتشاف الكائن ، والتجزئة ، و OBB ، والتتبع ، وتقدير الوضع.

الكشف

الكشف هو المهمة الأساسية التي يدعمها YOLOv8. يتضمن اكتشاف الكائنات في إطار صورة أو فيديو ورسم مربعات محيطة حولها. يتم تصنيف الكائنات المكتشفة إلى فئات مختلفة بناء على ميزاتها. YOLOv8 يمكنه اكتشاف كائنات متعددة في صورة واحدة أو إطار فيديو بدقة وسرعة عالية.

أمثلة الكشف

تجزئه

التقسيم هو مهمة تتضمن تقسيم الصورة إلى مناطق مختلفة بناء على محتوى الصورة. يتم تعيين تسمية لكل منطقة بناء على محتواها. هذه المهمة مفيدة في تطبيقات مثل تجزئة الصور والتصوير الطبي. YOLOv8 يستخدم متغيرا من بنية U-Net لإجراء التجزئة.

أمثلة التجزئة

تصنيف

التصنيف هو مهمة تتضمن تصنيف صورة إلى فئات مختلفة. YOLOv8 يمكن استخدامها لتصنيف الصور بناء على محتواها. يستخدم متغيرا من بنية EfficientNet لإجراء التصنيف.

أمثلة التصنيف

تشكل

اكتشاف الوضعية / النقطة الرئيسية هو مهمة تتضمن اكتشاف نقاط محددة في صورة أو إطار فيديو. يشار إلى هذه النقاط باسم النقاط الرئيسية وتستخدم لتتبع الحركة أو تقدير الوضع. YOLOv8 يمكنه اكتشاف النقاط الرئيسية في صورة أو إطار فيديو بدقة وسرعة عالية.

طرح أمثلة

أوب

يذهب اكتشاف الكائنات الموجهة خطوة أبعد من اكتشاف الكائنات العادية مع إدخال زاوية إضافية لتحديد موقع الكائنات بشكل أكثر دقة في الصورة. YOLOv8 يمكن اكتشاف الكائنات التي تم تدويرها في صورة أو إطار فيديو بدقة وسرعة عالية.

الكشف الموجه

استنتاج

YOLOv8 يدعم مهام متعددة ، بما في ذلك الكشف والتجزئة والتصنيف واكتشاف الكائنات الموجهة واكتشاف النقاط الرئيسية. كل من هذه المهام لها أهداف وحالات استخدام مختلفة. من خلال فهم الاختلافات بين هذه المهام ، يمكنك اختيار المهمة المناسبة لتطبيق رؤية الكمبيوتر الخاص بك.

التعليقات