Перейти к содержимому

Дом

Представляем тебе Ultralytics YOLOv8новейшую версию известной модели обнаружения объектов и сегментации изображений в реальном времени. YOLOv8 построена на передовых достижениях в области глубокого обучения и компьютерного зрения, предлагая беспрецедентную производительность в плане скорости и точности. Благодаря обтекаемому дизайну она подходит для различных приложений и легко адаптируется к различным аппаратным платформам, от граничных устройств до облачных API.

Изучи YOLOv8 Docs - всеобъемлющий ресурс, призванный помочь тебе понять и использовать его функции и возможности. Независимо от того, опытный ты специалист по машинному обучению или новичок в этой области, этот хаб призван максимально использовать потенциал YOLOv8 в твоих проектах.

С чего начать

  • Установи ultralytics С помощью pip ты сможешь начать работу за считанные минуты   Начни
  • Предсказывай новые изображения и видео с YOLOv8   Предсказание по изображениям
  • Поезд новая модель YOLOv8 на твоем собственном наборе данных   Тренируй модель
  • Задания YOLOv8 Такие задачи, как сегментирование, классификация, позирование и отслеживание   Изучи задания
  • НОВИНКА 🚀 Исследуй Наборы данных с расширенным семантическим и SQL-поиском   Изучи набор данных



Смотри: Как обучить модель YOLOv8 на твоем пользовательском наборе данных в Google Colab.

YOLO: Краткая история

YOLO (You Only Look Once), популярная модель обнаружения объектов и сегментации изображений, была разработана Джозефом Редмоном и Али Фархади в Университете Вашингтона. Появившись в 2015 году, YOLO быстро завоевала популярность благодаря своей высокой скорости и точности.

  • YOLOv2, выпущенная в 2016 году, улучшила оригинальную модель, включив в нее пакетную нормализацию, якорные коробки и кластеры размерностей.
  • YOLOv3, запущенная в 2018 году, еще больше повысила производительность модели за счет использования более эффективной опорной сети, множества якорей и объединения пространственных пирамид.
  • YOLOv4 вышла в 2020 году, представив такие новшества, как увеличение данных Mosaic, новая головка обнаружения без якоря и новая функция потерь.
  • YOLOv5 еще больше повысил производительность модели и добавил новые возможности, такие как оптимизация гиперпараметров, интегрированное отслеживание экспериментов и автоматический экспорт в популярные форматы.
  • YOLOv6 был открыт компанией Meituan в 2022 году и используется во многих автономных роботах-доставщиках компании.
  • В YOLOv7 добавлены дополнительные задачи, такие как оценка позы по набору данных COCO keypoints.
  • YOLOv8 Это последняя версия YOLO от Ultralytics. Являясь передовой, современной (SOTA) моделью, YOLOv8 опирается на успех предыдущих версий, представляя новые возможности и улучшения для повышения производительности, гибкости и эффективности. YOLOv8 поддерживает полный спектр задач ИИ зрения, включая обнаружение, сегментацию, оценку позы, отслеживание и классификацию. Такая универсальность позволяет пользователям использовать возможности YOLOv8 в различных приложениях и областях.
  • В YOLOv9 представлены такие инновационные методы, как программируемая градиентная информация (PGI) и обобщенная эффективная сеть агрегирования слоев (GELAN).

YOLO Лицензии: Как лицензируется Ultralytics YOLO ?

Ultralytics предлагает два варианта лицензирования для разных случаев использования:

  • AGPL-3.0 Лицензия: Эта одобренная OSI лицензия с открытым исходным кодом идеально подходит для студентов и энтузиастов, способствуя открытому сотрудничеству и обмену знаниями. Более подробную информацию смотри в файле LICENSE.
  • Корпоративная лицензия: Предназначенная для коммерческого использования, эта лицензия позволяет без проблем интегрировать программное обеспечение Ultralytics и модели искусственного интеллекта в коммерческие товары и услуги, минуя требования открытого исходного кода AGPL-3.0. Если твой сценарий предполагает внедрение наших решений в коммерческое предложение, обратись к Ultralytics Licensing.

Наша стратегия лицензирования направлена на то, чтобы любые улучшения в наших проектах с открытым исходным кодом возвращались сообществу. Мы храним принципы открытого кода близко к сердцу ❤️, и наша миссия - гарантировать, что наш вклад может быть использован и расширен таким образом, чтобы это было выгодно всем.



Создано 2023-11-12, Обновлено 2024-03-13
Авторы: glenn-jocher (5), RizwanMunawar (1), AyushExel (3)

Комментарии