Home

Maak kennis met Ultralytics YOLOv8De nieuwste versie van het veelgeprezen realtime objectdetectie- en beeldsegmentatiemodel. YOLOv8 is gebouwd op geavanceerde ontwikkelingen in deep learning en computer vision en biedt ongeëvenaarde prestaties op het gebied van snelheid en nauwkeurigheid. Het gestroomlijnde ontwerp maakt het geschikt voor verschillende toepassingen en gemakkelijk aanpasbaar aan verschillende hardwareplatforms, van randapparaten tot cloud-API's.

Verken de YOLOv8 Docs, een uitgebreide bron die is ontworpen om je te helpen de functies en mogelijkheden te begrijpen en te gebruiken. Of je nu een doorgewinterde machine learning beoefenaar bent of nieuw in het veld, deze hub is gericht op het maximaliseren van YOLOv8's potentieel in je projecten.

Waar te beginnen

• Installeer ultralytics met pip en binnen enkele minuten aan de slag   Aan de slag
• Voorspel nieuwe afbeeldingen en video's met YOLOv8   Voorspellen op afbeeldingen
• Trein een nieuw YOLOv8 model op je eigen aangepaste dataset   Een model trainen
• Taken YOLOv8 taken zoals segmenteren, classificeren, poseren en volgen   Taken verkennen
• NIEUW 🚀 Verkennen datasets met geavanceerd semantisch en SQL zoeken   Een dataset verkennen

Kijken: Hoe train je een YOLOv8 model op je eigen dataset in Google Colab.

YOLO: Een korte geschiedenis

YOLO (You Only Look Once), een populair objectdetectie- en beeldsegmentatiemodel, is ontwikkeld door Joseph Redmon en Ali Farhadi aan de Universiteit van Washington. YOLO werd in 2015 gelanceerd en won snel aan populariteit vanwege de hoge snelheid en nauwkeurigheid.

• YOLOv2, uitgebracht in 2016, verbeterde het oorspronkelijke model door het toevoegen van batchnormalisatie, ankerboxen en dimensieclusters.
• YOLOv3, dat in 2018 werd gelanceerd, heeft de prestaties van het model verder verbeterd met behulp van een efficiënter backbone-netwerk, meerdere ankers en ruimtelijke piramidepooling.
• YOLOv4 werd uitgebracht in 2020 en introduceerde innovaties zoals Mosaic data augmentation, een nieuwe ankerloze detectiekop en een nieuwe verliesfunctie.
• YOLOv5 heeft de prestaties van het model verder verbeterd en nieuwe functies toegevoegd, zoals hyperparameter optimalisatie, geïntegreerde experiment tracking en automatische export naar populaire exportformaten.
• YOLOv6 werd in 2022 open-sourced door Meituan en wordt gebruikt in veel van de autonome bezorgrobots van het bedrijf.
• YOLOv7 voegde extra taken toe zoals het schatten van de houding op de COCO keypoints dataset.
• YOLOv8 is de nieuwste versie van YOLO van Ultralytics. Als geavanceerd, state-of-the-art (SOTA) model bouwt YOLOv8 voort op het succes van eerdere versies en introduceert nieuwe functies en verbeteringen voor verbeterde prestaties, flexibiliteit en efficiëntie. YOLOv8 ondersteunt een volledig scala aan vision AI taken, waaronder detectie, segmentatie, pose schatting, volgen en classificatie. Dankzij deze veelzijdigheid kunnen gebruikers YOLOv8 gebruiken voor verschillende toepassingen en domeinen.
• YOLOv9 introduceert innovatieve methoden zoals Programmable Gradient Information (PGI) en het Generalized Efficient Layer Aggregation Network (GELAN).

YOLO Licenties: Hoe is Ultralytics YOLO gelicentieerd?

Ultralytics biedt twee licentie-opties voor verschillende gebruikssituaties:

• AGPL-3.0 Licentie: Deze door OSI goedgekeurde open-source licentie is ideaal voor studenten en enthousiastelingen en bevordert open samenwerking en het delen van kennis. Zie het LICENSE bestand voor meer details.
• Ondernemingslicentie: Deze licentie is ontworpen voor commercieel gebruik en maakt naadloze integratie van Ultralytics software en AI-modellen in commerciële goederen en diensten mogelijk, waarbij de open-sourcevereisten van AGPL-3.0 worden omzeild. Als het in jouw scenario gaat om het integreren van onze oplossingen in een commercieel aanbod, neem dan contact op via Ultralytics Licensing.

Onze licentiestrategie is ontworpen om ervoor te zorgen dat alle verbeteringen aan onze open-source projecten terugvloeien naar de gemeenschap. De principes van open source liggen ons na aan het hart ❤️, en het is onze missie om te garanderen dat onze bijdragen kunnen worden gebruikt en uitgebreid op manieren die voor iedereen voordelig zijn.

Reacties