Перейти к содержимому

Ultralytics YOLOv8 Задания


Ultralytics YOLO Поддерживаемые задания

YOLOv8 Это фреймворк искусственного интеллекта, который поддерживает множество задач компьютерного зрения. С помощью фреймворка можно выполнять обнаружение, сегментацию, обб, классификацию и оценку позы. У каждой из этих задач своя цель и свой сценарий использования.



Смотри: Изучи сайт Ultralytics YOLO Задачи: Обнаружение объектов, сегментация, OBB, отслеживание и оценка позы.

Обнаружение

Обнаружение - это основная задача, которую поддерживает YOLOv8. Она заключается в обнаружении объектов в изображении или видеокадре и построении вокруг них ограничивающих рамок. Обнаруженные объекты классифицируются по различным категориям на основе их признаков. YOLOv8 может обнаружить несколько объектов в одном изображении или видеокадре с высокой точностью и скоростью.

Примеры обнаружения

Сегментация

Сегментация - это задача, которая заключается в сегментировании изображения на различные регионы на основе его содержимого. Каждому региону присваивается метка, основанная на его содержании. Эта задача полезна в таких приложениях, как сегментация изображений и медицинская визуализация. YOLOv8 использует вариант архитектуры U-Net для выполнения сегментации.

Примеры сегментации

Классификация

Классификация - это задача, которая заключается в отнесении изображения к различным категориям. YOLOv8 можно использовать для классификации изображений на основе их содержания. Для выполнения классификации он использует вариант архитектуры EfficientNet.

Примеры классификации

Поза

Определение позы/ключевых точек - это задача, которая заключается в обнаружении определенных точек в изображении или видеокадре. Эти точки называются ключевыми и используются для отслеживания движения или оценки позы. YOLOv8 может обнаружить ключевые точки в изображении или видеокадре с высокой точностью и скоростью.

Примеры поз

OBB

Ориентированное обнаружение объектов идет дальше обычного обнаружения объектов, вводя дополнительный угол для более точного определения местоположения объектов на изображении. YOLOv8 может обнаружить повернутые объекты на изображении или видеокадре с высокой точностью и скоростью.

Ориентированное обнаружение

Заключение

YOLOv8 поддерживает множество задач, включая обнаружение, сегментацию, классификацию, обнаружение ориентированных объектов и ключевых точек. Каждая из этих задач имеет разные цели и варианты использования. Понимая различия между этими задачами, ты сможешь выбрать подходящую задачу для своего приложения компьютерного зрения.



Создано 2023-11-12, Обновлено 2024-02-03
Авторы: glenn-jocher (5), chr043416@gmail.com (1), AyushExel (1)

Комментарии