Saltar al contenido

Ultralytics YOLOv8 Tareas


Ultralytics YOLO tareas compatibles

YOLOv8 es un marco de IA que admite m煤ltiples tareas de visi贸n por ordenador. El marco puede utilizarse para realizar tareas de detecci贸n, segmentaci贸n, obbtenci贸n, clasificaci贸n y estimaci贸n de la pose. Cada una de estas tareas tiene un objetivo y un caso de uso diferentes.



Observa: Explora Ultralytics YOLO Tareas: Detecci贸n de Objetos, Segmentaci贸n, OBB, Seguimiento y Estimaci贸n de Pose.

Detecci贸n

La detecci贸n es la tarea principal que admite YOLOv8. Consiste en detectar objetos en una imagen o un fotograma de v铆deo y dibujar cuadros delimitadores a su alrededor. Los objetos detectados se clasifican en distintas categor铆as en funci贸n de sus caracter铆sticas. YOLOv8 puede detectar m煤ltiples objetos en una sola imagen o fotograma de v铆deo con gran precisi贸n y rapidez.

Ejemplos de detecci贸n

Segmentaci贸n

La segmentaci贸n es una tarea que consiste en segmentar una imagen en diferentes regiones bas谩ndose en el contenido de la imagen. A cada regi贸n se le asigna una etiqueta basada en su contenido. Esta tarea es 煤til en aplicaciones como la segmentaci贸n de im谩genes y las im谩genes m茅dicas. YOLOv8 utiliza una variante de la arquitectura U-Net para realizar la segmentaci贸n.

Ejemplos de segmentaci贸n

Clasificaci贸n

La clasificaci贸n es una tarea que consiste en clasificar una imagen en diferentes categor铆as. YOLOv8 puede utilizarse para clasificar im谩genes bas谩ndose en su contenido. Utiliza una variante de la arquitectura EfficientNet para realizar la clasificaci贸n.

Ejemplos de clasificaci贸n

Pose

La detecci贸n de pose/puntos clave es una tarea que consiste en detectar puntos espec铆ficos en un fotograma de imagen o v铆deo. 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 v铆deo con gran precisi贸n y rapidez.

Ejemplos de poses

OBB

La detecci贸n de objetos orientados va un paso m谩s all谩 de la detecci贸n de objetos normal, introduciendo un 谩ngulo adicional para localizar los objetos con mayor precisi贸n en una imagen. YOLOv8 puede detectar objetos girados en una imagen o fotograma de v铆deo con gran precisi贸n y velocidad.

Detecci贸n Orientada

Conclusi贸n

YOLOv8 admite m煤ltiples tareas, como la detecci贸n, la segmentaci贸n, la clasificaci贸n, la detecci贸n de objetos orientados y la detecci贸n de puntos clave. Cada una de estas tareas tiene objetivos y casos de uso diferentes. Si comprendes las diferencias entre estas tareas, podr谩s elegir la tarea adecuada para tu aplicaci贸n de visi贸n por ordenador.



Creado 2023-11-12, Actualizado 2024-02-03
Autores: glenn-jocher (5), chr043416@gmail.com (1), AyushExel (1)

Comentarios