Ultralytics YOLOv8 Tareas

YOLOv8 es un marco de IA que admite múltiples tareas de visión por ordenador. El marco puede utilizarse para realizar tareas de detección, segmentación, obbtención, clasificación y estimación de la pose. Cada una de estas tareas tiene un objetivo y un caso de uso diferentes.

Observa: Explora Ultralytics YOLO Tareas: Detección de Objetos, Segmentación, OBB, Seguimiento y Estimación de Pose.

Detección

La detección es la tarea principal que admite YOLOv8. Consiste en detectar objetos en una imagen o un fotograma de vídeo y dibujar cuadros delimitadores a su alrededor. Los objetos detectados se clasifican en distintas categorías en función de sus características. YOLOv8 puede detectar múltiples objetos en una sola imagen o fotograma de vídeo con gran precisión y rapidez.

Ejemplos de detección

Segmentación

La segmentación es una tarea que consiste en segmentar una imagen en diferentes regiones basándose en el contenido de la imagen. A cada región se le asigna una etiqueta basada en su contenido. Esta tarea es útil en aplicaciones como la segmentación de imágenes y las imágenes médicas. YOLOv8 utiliza una variante de la arquitectura U-Net para realizar la segmentación.

Ejemplos de segmentación

Clasificación

La clasificación es una tarea que consiste en clasificar una imagen en diferentes categorías. YOLOv8 puede utilizarse para clasificar imágenes basándose en su contenido. Utiliza una variante de la arquitectura EfficientNet para realizar la clasificación.

Ejemplos de clasificación

Pose

La detección de pose/puntos clave es una tarea que consiste en detectar puntos específicos en un fotograma de imagen o vídeo. Estos puntos se denominan puntos clave y se utilizan para seguir el movimiento o estimar la pose. YOLOv8 puede detectar puntos clave en un fotograma de imagen o vídeo con gran precisión y velocidad.

Ejemplos de poses

OBB

La detección de objetos orientados va un paso más allá de la detección de objetos normal, introduciendo un ángulo adicional para localizar los objetos con mayor precisión en una imagen. YOLOv8 puede detectar objetos girados en una imagen o fotograma de vídeo con gran precisión y velocidad.

Detección Orientada

Conclusión

YOLOv8 admite múltiples tareas, como la detección, la segmentación, la clasificación, la detección de objetos orientados y la detección de puntos clave. Cada una de estas tareas tiene objetivos y casos de uso diferentes. Si comprendes las diferencias entre estas tareas, podrás elegir la tarea adecuada para tu aplicación de visión por ordenador.

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