Deteção de objectos

A deteção de objectos é uma tarefa que envolve a identificação da localização e da classe dos objectos numa imagem ou fluxo de vídeo.

O resultado de um detetor de objectos é um conjunto de caixas delimitadoras que envolvem os objectos na imagem, juntamente com etiquetas de classe e pontuações de confiança para cada caixa. A deteção de objectos é uma boa escolha quando necessita de identificar objectos de interesse numa cena, mas não necessita de saber exatamente onde se encontra o objeto ou a sua forma exacta.

Observa: Deteção de objectos com modelo Ultralytics YOLOv8 pré-treinado.

Modelos

YOLOv8 Os modelos Detect pré-treinados são mostrados aqui. Os modelos Detect, Segment e Pose são pré-treinados no conjunto de dados COCO, enquanto os modelos Classify são pré-treinados no conjunto de dados ImageNet.

Os modelos são transferidos automaticamente a partir daversão mais recente de Ultralytics na primeira utilização.

• ^mAPval Os valores são para o modelo único de escala única em COCO val2017 conjunto de dados.
  Reproduzir por yolo val detect data=coco.yaml device=0
• Velocidade calcula a média das imagens COCO val utilizando um Amazon EC2 P4d instância.
  Reproduzir por yolo val detect data=coco8.yaml batch=1 device=0|cpu

Comboio

Treina YOLOv8n no conjunto de dados COCO8 para 100 épocas com o tamanho de imagem 640. Para obter uma lista completa dos argumentos disponíveis, consulta a página Configuração.

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

Formato do conjunto de dados

YOLO O formato do conjunto de dados de deteção pode ser consultado em pormenor no Guia do conjunto de dados. Para converter o teu conjunto de dados existente de outros formatos (como COCO, etc.) para o formato YOLO , utiliza a ferramenta JSON2YOLO em Ultralytics.

Val

Valida a precisão do modelo YOLOv8n treinado no conjunto de dados COCO8. Não precisas de passar nenhum argumento, pois o model mantém a sua formação data e argumentos como atributos do modelo.

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

Prevê

Utiliza um modelo YOLOv8n treinado para executar previsões em imagens.

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

Ver completo predict detalhes do modo no Prevê página.

Exportação

Exporta um modelo YOLOv8n para um formato diferente, como ONNX, CoreML, etc.

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

Os formatos de exportação disponíveis em YOLOv8 encontram-se na tabela abaixo. Podes exportar para qualquer formato utilizando o botão format argumento, ou seja format='onnx' ou format='engine'. Podes prever ou validar diretamente nos modelos exportados, ou seja yolo predict model=yolov8n.onnx. São apresentados exemplos de utilização para o teu modelo após a conclusão da exportação.

Ver completo export detalhes no Exportação página.

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