Classification des images

La classification des images est la plus simple des trois tâches et consiste à classer une image entière dans l'une des classes prédéfinies.

Le résultat d'un classificateur d'images est une étiquette de classe unique et un score de confiance. La classification d'images est utile lorsque tu as besoin de savoir uniquement à quelle classe appartient une image et que tu n'as pas besoin de savoir où se trouvent les objets de cette classe ou quelle est leur forme exacte.

Regarde : Explore Ultralytics YOLO Tâches : Classification d'images à l'aide de Ultralytics HUB

Modèles

YOLOv8 Les modèles Classify pré-entraînés sont présentés ici. Les modèles de détection, de segmentation et de pose sont entraînés sur l'ensemble de données COCO, tandis que les modèles de classification sont entraînés sur l'ensemble de données ImageNet.

Les modèles se téléchargent automatiquement à partir de la dernièreversion de Ultralytics lors de la première utilisation.

• acc sont les précisions du modèle sur le ImageNet jeu de données jeu de validation.
  Reproduire par yolo val classify data=path/to/ImageNet device=0
• La vitesse moyenne sur les images de valeur ImageNet à l'aide d'un Amazon EC2 P4d instance.
  Reproduire par yolo val classify data=path/to/ImageNet batch=1 device=0|cpu

Train

Entraîne YOLOv8n-cls sur l'ensemble de données MNIST160 pendant 100 époques à une taille d'image de 64. Pour une liste complète des arguments disponibles, voir la page Configuration.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n-cls.yaml")  # build a new model from YAML
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO("yolov8n-cls.yaml").load("yolov8n-cls.pt")  # build from YAML and transfer weights

# Train the model
results = model.train(data="mnist160", epochs=100, imgsz=64)

# Build a new model from YAML and start training from scratch
yolo classify train data=mnist160 model=yolov8n-cls.yaml epochs=100 imgsz=64

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo classify train data=mnist160 model=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=64

# Build a new model from YAML, transfer pretrained weights to it and start training
yolo classify train data=mnist160 model=yolov8n-cls.yaml pretrained=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=64

Format des données

YOLO Le format des jeux de données de classification est détaillé dans le Guide des jeux de données.

Val

Valide la précision du modèle YOLOv8n-cls entraîné sur l'ensemble de données MNIST160. Aucun argument n'a besoin d'être passé en tant que model conserve sa formation data et les arguments en tant qu'attributs du modèle.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")  # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a custom model

# Validate the model
metrics = model.val()  # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.top1  # top1 accuracy
metrics.top5  # top5 accuracy

yolo classify val model=yolov8n-cls.pt  # val official model
yolo classify val model=path/to/best.pt  # val custom model

Prévoir

Utilise un modèle YOLOv8n-cls entraîné pour faire des prédictions sur les images.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")  # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a custom model

# Predict with the model
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")  # predict on an image

yolo classify predict model=yolov8n-cls.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'  # predict with official model
yolo classify predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'  # predict with custom model

Voir l'intégralité predict détails du mode dans la rubrique Prévoir page.

Exporter

Exporte un modèle YOLOv8n-cls vers un format différent comme ONNX, CoreML, etc.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")  # load an official model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a custom trained model

# Export the model
model.export(format="onnx")

yolo export model=yolov8n-cls.pt format=onnx  # export official model
yolo export model=path/to/best.pt format=onnx  # export custom trained model

Les formats d'exportation disponibles pour YOLOv8-cls sont présentés dans le tableau ci-dessous. Tu peux exporter vers n'importe quel format à l'aide de la fonction format argument, c'est-à-dire format='onnx' ou format='engine'. Tu peux prédire ou valider directement sur les modèles exportés, c'est-à-dire . yolo predict model=yolov8n-cls.onnx. Des exemples d'utilisation sont montrés pour ton modèle une fois l'exportation terminée.

Voir l'intégralité export détails dans le Exporter page.

FAQ

Quel est l'objectif de YOLOv8 dans la classification des images ?

YOLOv8 modèles, tels que yolov8n-cls.ptsont conçus pour une classification efficace des images. Ils attribuent une étiquette de classe unique à l'ensemble de l'image ainsi qu'un score de confiance. Cette méthode est particulièrement utile pour les applications où il suffit de connaître la classe spécifique d'une image, plutôt que d'identifier l'emplacement ou la forme des objets dans l'image.

Comment entraîner un modèle YOLOv8 pour la classification des images ?

Pour entraîner un modèle YOLOv8 , tu peux utiliser les commandes Python ou CLI . Par exemple, pour entraîner un modèle yolov8n-cls sur l'ensemble de données MNIST160 pour 100 époques à une taille d'image de 64 :

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="mnist160", epochs=100, imgsz=64)

yolo classify train data=mnist160 model=yolov8n-cls.pt epochs=100 imgsz=64

Pour plus d'options de configuration, visite la page Configuration.

Où puis-je trouver des modèles de classification pré-entraînés sur YOLOv8 ?

Les modèles de classification pré-entraînés YOLOv8 se trouvent dans le site Modèles section. Les modèles comme yolov8n-cls.pt, yolov8s-cls.pt, yolov8m-cls.ptetc., sont entraînés sur la base de la ImageNet et peut être facilement téléchargé et utilisé pour diverses tâches de classification d'images.

Comment puis-je exporter un modèle YOLOv8 dans différents formats ?

Tu peux exporter un modèle YOLOv8 entraîné dans différents formats à l'aide des commandes Python ou CLI . Par exemple, pour exporter un modèle au format ONNX :

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")  # load the trained model

# Export the model to ONNX
model.export(format="onnx")

yolo export model=yolov8n-cls.pt format=onnx  # export the trained model to ONNX format

Pour connaître les options d'exportation détaillées, reporte-toi à la page Exportation.

Comment valider un modèle de classification formé sur YOLOv8 ?

Pour valider la précision d'un modèle entraîné sur un ensemble de données comme MNIST160, tu peux utiliser les commandes suivantes Python ou CLI :

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")  # load the trained model

# Validate the model
metrics = model.val()  # no arguments needed, uses the dataset and settings from training
metrics.top1  # top1 accuracy
metrics.top5  # top5 accuracy

yolo classify val model=yolov8n-cls.pt  # validate the trained model

Pour plus d'informations, visite la section Valider.

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