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Ultralytics YOLOv8 Tâches


Ultralytics YOLO tâches soutenues

YOLOv8 est un cadre d'intelligence artificielle qui prend en charge plusieurs tâches de vision par ordinateur. Le cadre peut être utilisé pour effectuer la détection, la segmentation, l'obb, la classification et l'estimation de la pose. Chacune de ces tâches a un objectif et un cas d'utilisation différents.



Regarde : Explore Ultralytics YOLO Tâches : Détection d'objets, segmentation, OBB, suivi et estimation de la pose.

DĂ©tection

La détection est la principale tâche prise en charge par YOLOv8. Elle consiste à détecter des objets dans une image ou une trame vidéo et à dessiner des boîtes de délimitation autour d'eux. Les objets détectés sont classés dans différentes catégories en fonction de leurs caractéristiques. YOLOv8 peut détecter plusieurs objets dans une seule image ou trame vidéo avec une grande précision et une grande rapidité.

Exemples de détection

Segmentation

La segmentation est une tâche qui consiste à segmenter une image en différentes régions en fonction du contenu de l'image. Chaque région se voit attribuer une étiquette en fonction de son contenu. Cette tâche est utile dans des applications telles que la segmentation d'images et l'imagerie médicale. YOLOv8 utilise une variante de l'architecture U-Net pour effectuer la segmentation.

Exemples de segmentation

Classification

La classification est une tâche qui consiste à classer une image dans différentes catégories. YOLOv8 peut être utilisé pour classer des images en fonction de leur contenu. Il utilise une variante de l'architecture EfficientNet pour effectuer la classification.

Exemples de classification

Pose

La détection de la pose/des points clés est une tâche qui consiste à détecter des points spécifiques dans une image ou une trame vidéo. Ces points sont appelés points clés et sont utilisés pour suivre les mouvements ou estimer la pose. YOLOv8 peut détecter des points clés dans une image ou une trame vidéo avec une grande précision et une grande rapidité.

Exemples de poses

OBB

La détection d'objets orientés va plus loin que la détection d'objets normale en introduisant un angle supplémentaire pour localiser les objets avec plus de précision dans une image. YOLOv8 peut détecter des objets tournés dans une image ou une trame vidéo avec une grande précision et une grande rapidité.

Détection orientée

Conclusion

YOLOv8 prend en charge plusieurs tâches, notamment la détection, la segmentation, la classification, la détection d'objets orientés et la détection de points clés. Chacune de ces tâches a des objectifs et des cas d'utilisation différents. En comprenant les différences entre ces tâches, tu pourras choisir la tâche appropriée pour ton application de vision par ordinateur.



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (6), RizwanMunawar (1), AyushExel (1)

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