Ultralytics YOLOv8 कार्य

YOLOv8 एक एआई ढांचा है जो कई कंप्यूटर दृष्टि कार्यों का समर्थन करता है। ढांचे का उपयोग डिटेक्शन, सेगमेंटेशन, ओबीबी, वर्गीकरण और पोज अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। इनमें से प्रत्येक कार्य का एक अलग उद्देश्य और उपयोग का मामला है।

सतर्कता: पता लगाना Ultralytics YOLO टास्क: ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन, OBB, ट्रैकिंग और पोज़ अनुमान।

खोज

डिटेक्शन प्राथमिक कार्य है जो द्वारा समर्थित है YOLOv8. इसमें एक छवि या वीडियो फ्रेम में वस्तुओं का पता लगाना और उनके चारों ओर बाउंडिंग बॉक्स खींचना शामिल है। पता लगाई गई वस्तुओं को उनकी विशेषताओं के आधार पर विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है। YOLOv8 उच्च सटीकता और गति के साथ एक ही छवि या वीडियो फ्रेम में कई वस्तुओं का पता लगा सकते हैं।

पता लगाने के उदाहरण

एक खंड

विभाजन एक ऐसा कार्य है जिसमें छवि की सामग्री के आधार पर एक छवि को विभिन्न क्षेत्रों में विभाजित करना शामिल है। प्रत्येक क्षेत्र को उसकी सामग्री के आधार पर एक लेबल सौंपा गया है। यह कार्य छवि विभाजन और चिकित्सा इमेजिंग जैसे अनुप्रयोगों में उपयोगी है। YOLOv8 विभाजन करने के लिए यू-नेट आर्किटेक्चर के एक प्रकार का उपयोग करता है।

विभाजन उदाहरण

वर्गीकरण

वर्गीकरण एक ऐसा कार्य है जिसमें एक छवि को विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत करना शामिल है। YOLOv8 छवियों को उनकी सामग्री के आधार पर वर्गीकृत करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। यह वर्गीकरण करने के लिए EfficientNet आर्किटेक्चर के एक प्रकार का उपयोग करता है।

वर्गीकरण उदाहरण

भंगिमा

पोज़/कीपॉइंट डिटेक्शन एक ऐसा कार्य है जिसमें किसी छवि या वीडियो फ़्रेम में विशिष्ट बिंदुओं का पता लगाना शामिल है। इन बिंदुओं को कीपॉइंट के रूप में संदर्भित किया जाता है और इनका उपयोग आंदोलन को ट्रैक करने या अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। YOLOv8 उच्च सटीकता और गति के साथ एक छवि या वीडियो फ्रेम में कीपॉइंट्स का पता लगा सकते हैं।

पोज उदाहरण

ओबीबी

ओरिएंटेड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एक छवि में वस्तुओं को अधिक सटीक खोजने के लिए एक अतिरिक्त कोण पेश करने के साथ नियमित ऑब्जेक्ट डिटेक्शन की तुलना में एक कदम आगे जाता है। YOLOv8 उच्च सटीकता और गति के साथ एक छवि या वीडियो फ्रेम में घुमाए गए वस्तुओं का पता लगा सकते हैं।

ओरिएंटेड डिटेक्शन

समाप्ति

YOLOv8 डिटेक्शन, सेगमेंटेशन, वर्गीकरण, ओरिएंटेड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और कीपॉइंट्स डिटेक्शन सहित कई कार्यों का समर्थन करता है। इनमें से प्रत्येक कार्य के अलग-अलग उद्देश्य और उपयोग के मामले हैं। इन कार्यों के बीच के अंतर को समझकर, आप अपने कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त कार्य चुन सकते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या कार्य कर सकते हैं Ultralytics YOLOv8 पालन करना?

Ultralytics YOLOv8 एक बहुमुखी एआई ढांचा है जो उच्च सटीकता और गति के साथ विभिन्न कंप्यूटर दृष्टि कार्यों को करने में सक्षम है। इन कार्यों में शामिल हैं:

• पता लगाना: छवियों या वीडियो फ़्रेमों में वस्तुओं को उनके चारों ओर बाउंडिंग बॉक्स बनाकर पहचानना और स्थानीयकृत करना।
• विभाजन: छवियों को उनकी सामग्री के आधार पर विभिन्न क्षेत्रों में विभाजित करना, चिकित्सा इमेजिंग जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी है।
• वर्गीकरण: उनकी सामग्री के आधार पर संपूर्ण छवियों को वर्गीकृत करना, EfficientNet आर्किटेक्चर के वेरिएंट का लाभ उठाना।
• मुद्रा अनुमान: आंदोलनों या पोज़ को ट्रैक करने के लिए एक छवि या वीडियो फ्रेम में विशिष्ट कीपॉइंट का पता लगाना।
• ओरिएंटेड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन (OBB): बढ़ी हुई सटीकता के लिए एक अतिरिक्त अभिविन्यास कोण के साथ घुमाई गई वस्तुओं का पता लगाना।

मैं कैसे उपयोग करूं Ultralytics YOLOv8 ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए?

का उपयोग करना Ultralytics YOLOv8 ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए, निम्न चरणों का पालन करें:

1. अपने डेटासेट को उपयुक्त प्रारूप में तैयार करें।
2. को प्रशिक्षित करें YOLOv8 पता लगाने के कार्य का उपयोग करके मॉडल।
3. नई छवियों या वीडियो फ़्रेमों में फ़ीड करके भविष्यवाणियां करने के लिए मॉडल का उपयोग करें।

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.pt")  # Load pre-trained model
results = model.predict(source="image.jpg")  # Perform object detection
results[0].show()

yolo detect model=yolov8n.pt source='image.jpg'

अधिक विस्तृत निर्देशों के लिए, हमारे पहचान उदाहरण देखें।

उपयोग करने के क्या लाभ हैं YOLOv8 विभाजन कार्यों के लिए?

का उपयोग करके YOLOv8 विभाजन कार्यों के लिए कई फायदे प्रदान करता है:

1. उच्च सटीकता: विभाजन कार्य सटीक विभाजन प्राप्त करने के लिए यू-नेट आर्किटेक्चर के एक प्रकार का लाभ उठाता है।
2. गति: YOLOv8 वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित है, उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों के लिए भी त्वरित प्रसंस्करण की पेशकश करता है।
3. एकाधिक अनुप्रयोग: यह चिकित्सा इमेजिंग, स्वायत्त ड्राइविंग, और विस्तृत छवि विभाजन की आवश्यकता वाले अन्य अनुप्रयोगों के लिए आदर्श है।

के लाभों और उपयोग के मामलों के बारे में अधिक जानें YOLOv8 विभाजन अनुभाग में विभाजन के लिए।

सकना Ultralytics YOLOv8 हैंडल पोज़ अनुमान और कीपॉइंट डिटेशन?

हाँ Ultralytics YOLOv8 उच्च सटीकता और गति के साथ मुद्रा अनुमान और कीपॉइंट डिटेक्शन को प्रभावी ढंग से कर सकते हैं। यह सुविधा खेल विश्लेषण, स्वास्थ्य देखभाल और मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन अनुप्रयोगों में आंदोलनों पर नज़र रखने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। YOLOv8 एक छवि या वीडियो फ्रेम में कीपॉइंट का पता लगाता है, सटीक मुद्रा अनुमान की अनुमति देता है।

अधिक विवरण और कार्यान्वयन युक्तियों के लिए, हमारे मुद्रा अनुमान उदाहरणों पर जाएं।

मुझे क्यों चुनना चाहिए Ultralytics YOLOv8 ओरिएंटेड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन (OBB) के लिए?

ओरिएंटेड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन (OBB) के साथ YOLOv8 एक अतिरिक्त कोण पैरामीटर के साथ वस्तुओं का पता लगाकर बढ़ाया परिशुद्धता प्रदान करता है। यह सुविधा उन अनुप्रयोगों के लिए फायदेमंद है जिनके लिए घुमाए गए ऑब्जेक्ट्स के सटीक स्थानीयकरण की आवश्यकता होती है, जैसे कि एरियल इमेजरी विश्लेषण और वेयरहाउस ऑटोमेशन।

• बढ़ी हुई परिशुद्धता: कोण घटक घुमाए गए वस्तुओं के लिए झूठी सकारात्मकता को कम करता है।
• बहुमुखी अनुप्रयोग: भू-स्थानिक विश्लेषण, रोबोटिक्स आदि में कार्यों के लिए उपयोगी।

अधिक विवरण और उदाहरणों के लिए ओरिएंटेड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन अनुभाग देखें।

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