Objectdetectie

Objectdetectie is een taak waarbij de locatie en klasse van objecten in een afbeelding of videostroom worden geïdentificeerd.

De uitvoer van een objectdetector is een verzameling begrenzende vakken die de objecten in de afbeelding omsluiten, samen met klasse labels en betrouwbaarheidscores voor elk vak. Objectdetectie is een goede keuze als je interessante objecten in een scène moet identificeren, maar niet precies hoeft te weten waar het object zich bevindt of wat de exacte vorm ervan is.

Kijken: Objectdetectie met voorgetraind Ultralytics YOLOv8 model.

Modellen

YOLOv8 voorgetrainde Detect-modellen worden hier getoond. Detect, Segment en Pose modellen zijn voorgetraind op de COCO dataset, terwijl Classify modellen zijn voorgetraind op de ImageNet dataset.

Modellen worden bij het eerste gebruik automatisch gedownload van de nieuwste Ultralytics release.

• ^mAPval waarden zijn voor één model met één schaal op COCO val2017 dataset.
  Reproduceren door yolo val detect data=coco.yaml device=0
• Snelheid gemiddeld over COCO-valbeelden met behulp van een Amazon EC2 P4d voorbeeld.
  Reproduceren door yolo val detect data=coco8.yaml batch=1 device=0|cpu

Trein

Train YOLOv8n op de COCO8 dataset voor 100 epochs met afbeeldingsgrootte 640. Zie de configuratiepagina voor een volledige lijst met beschikbare argumenten.

from ultralytics import YOLO

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

# Train the model
results = model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# Build a new model from YAML and start training from scratch
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n.yaml epochs=100 imgsz=640

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

# Build a new model from YAML, transfer pretrained weights to it and start training
yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Formaat dataset

YOLO Het formaat van de detectiedataset is in detail te vinden in de Datasetgids. Om je bestaande dataset van andere formaten (zoals COCO etc.) te converteren naar het YOLO formaat, kun je de JSON2YOLO tool gebruiken van Ultralytics.

Val

Valideer de nauwkeurigheid van het getrainde YOLOv8n model op de COCO8 dataset. Er hoeven geen argumenten te worden doorgegeven als de model behoudt zijn training data en argumenten als modelattributen.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n.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.box.map    # map50-95
metrics.box.map50  # map50
metrics.box.map75  # map75
metrics.box.maps   # a list contains map50-95 of each category

yolo detect val model=yolov8n.pt  # val official model
yolo detect val model=path/to/best.pt  # val custom model

Voorspel

Gebruik een getraind YOLOv8n model om voorspellingen op afbeeldingen uit te voeren.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n.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 detect predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'  # predict with official model
yolo detect predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'  # predict with custom model

Bekijk volledig predict details over de modus in de Voorspel pagina.

Exporteer

Exporteer een YOLOv8n model naar een ander formaat zoals ONNX, CoreML, enz.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n.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.pt format=onnx  # export official model
yolo export model=path/to/best.pt format=onnx  # export custom trained model

Beschikbare YOLOv8 exportformaten staan in de tabel hieronder. Je kunt naar elk formaat exporteren met de format argument, d.w.z. format='onnx' of format='engine'. Je kunt direct voorspellen of valideren op geëxporteerde modellen, d.w.z. yolo predict model=yolov8n.onnx. Gebruiksvoorbeelden worden getoond voor je model nadat het exporteren is voltooid.

Bekijk volledig export details in de Exporteer pagina.

Reacties