ΠŸΠ΅Ρ€Π΅ΠΉΡ‚ΠΈ ΠΊ ΡΠΎΠ΄Π΅Ρ€ΠΆΠ°Π½ΠΈΡŽ

ΠšΠ»Π°ΡΡΠΈΡ„ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΡ ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ

ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Ρ‹ классификации ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ

ΠšΠ»Π°ΡΡΠΈΡ„ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΡ ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ - самая простая ΠΈΠ· Ρ‚Ρ€Π΅Ρ… Π·Π°Π΄Π°Ρ‡, которая Π·Π°ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π°Π΅Ρ‚ΡΡ Π² отнСсСнии всСго изобраТСния ΠΊ ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΌΡƒ ΠΈΠ· мноТСства Π·Π°Ρ€Π°Π½Π΅Π΅ ΠΎΠΏΡ€Π΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½Π½Ρ‹Ρ… классов.

Π Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚ΠΎΠΌ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ классификатора ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ являСтся ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΊΠ° ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ класса ΠΈ Π±Π°Π»Π» довСрия. ΠšΠ»Π°ΡΡΠΈΡ„ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΡ ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ ΠΏΠΎΠ»Π΅Π·Π½Π°, ΠΊΠΎΠ³Π΄Π° Π²Π°ΠΌ Π½ΡƒΠΆΠ½ΠΎ Π·Π½Π°Ρ‚ΡŒ Ρ‚ΠΎΠ»ΡŒΠΊΠΎ, ΠΊ ΠΊΠ°ΠΊΠΎΠΌΡƒ классу относится ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅, ΠΈ Π½Π΅ Π½ΡƒΠΆΠ½ΠΎ Π·Π½Π°Ρ‚ΡŒ, Π³Π΄Π΅ располоТСны ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚Ρ‹ этого класса ΠΈΠ»ΠΈ ΠΊΠ°ΠΊΠΎΠ²Π° ΠΈΡ… точная Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°.



Π‘ΠΌΠΎΡ‚Ρ€Π΅Ρ‚ΡŒ: Π˜Π·ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚Π΅ Ultralytics YOLO Π—Π°Π΄Π°Ρ‡ΠΈ: ΠšΠ»Π°ΡΡΠΈΡ„ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΡ ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ с ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒΡŽ Ultralytics HUB

НаконСчник

YOLO11 ΠšΠ»Π°ΡΡΠΈΡ„ΠΈΡ†ΠΈΡ€ΡƒΠΉΡ‚Π΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ с ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒΡŽ -cls суффикс, Ρ‚.Π΅. yolo11n-cls.pt ΠΈ ΠΏΡ€Π΅Π΄Π²Π°Ρ€ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½Ρ‹ Π½Π° ImageNet.

МодСли

YOLO11 Π—Π΄Π΅ΡΡŒ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π½Ρ‹ ΠΏΡ€Π΅Π΄Π²Π°Ρ€ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½Π½Ρ‹Π΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Classify. МодСли Detect, Segment ΠΈ Pose ΠΏΡ€Π΅Π΄Π²Π°Ρ€ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½Ρ‹ Π½Π° Π½Π°Π±ΠΎΡ€Π΅ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… COCO, Π° ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Classify ΠΏΡ€Π΅Π΄Π²Π°Ρ€ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½Ρ‹ Π½Π° Π½Π°Π±ΠΎΡ€Π΅ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ImageNet.

МодСли автоматичСски Π·Π°Π³Ρ€ΡƒΠΆΠ°ΡŽΡ‚ΡΡ ΠΈΠ· послСднСйвСрсии Ultralytics ΠΏΡ€ΠΈ ΠΏΠ΅Ρ€Π²ΠΎΠΌ использовании.

МодСль Ρ€Π°Π·ΠΌΠ΅Ρ€
(пиксСлСй)
acc
top1
Π°ΠΊΠΊ
Ρ‚ΠΎΠΏ5
Π‘ΠΊΠΎΡ€ΠΎΡΡ‚ΡŒ
CPU ONNX
(мс)
Π‘ΠΊΠΎΡ€ΠΎΡΡ‚ΡŒ
T4TensorRT10
(мс)
params
(M)
FLOPs
(B) ΠΏΡ€ΠΈ 640
YOLO11n-cls 224 70.0 89.4 5.0 Β± 0.3 1.1 Β± 0.0 1.6 3.3
YOLO11s-cls 224 75.4 92.7 7.9 Β± 0.2 1.3 Β± 0.0 5.5 12.1
YOLO11m-cls 224 77.3 93.9 17.2 Β± 0.4 2.0 Β± 0.0 10.4 39.3
YOLO11l-cls 224 78.3 94.3 23.2 Β± 0.3 2.8 Β± 0.0 12.9 49.4
YOLO11x-cls 224 79.5 94.9 41.4 Β± 0.9 3.8 Β± 0.0 28.4 110.4
  • acc значСния - это Ρ‚ΠΎΡ‡Π½ΠΎΡΡ‚ΡŒ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π° ImageNet Набор Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… для ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΊΠΈ.
    Π Π°Π·ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ°Ρ‚ΡŒ ΠΏΠΎ yolo val classify data=path/to/ImageNet device=0
  • Π‘ΠΊΠΎΡ€ΠΎΡΡ‚ΡŒ усрСднСниС ΠΏΠΎ изобраТСниям ImageNet val с ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒΡŽ Amazon EC2 P4d Π½Π°ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€.
    Π Π°Π·ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ°Ρ‚ΡŒ ΠΏΠΎ yolo val classify data=path/to/ImageNet batch=1 device=0|cpu

ПоСзд

ΠžΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅ YOLO11n-cls Π½Π° Π½Π°Π±ΠΎΡ€Π΅ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… MNIST160 Π² Ρ‚Π΅Ρ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅ 100 эпох ΠΏΡ€ΠΈ Ρ€Π°Π·ΠΌΠ΅Ρ€Π΅ изобраТСния 64. ΠŸΠΎΠ»Π½Ρ‹ΠΉ список доступных Π°Ρ€Π³ΡƒΠΌΠ΅Π½Ρ‚ΠΎΠ² см. Π½Π° страницС ΠšΠΎΠ½Ρ„ΠΈΠ³ΡƒΡ€Π°Ρ†ΠΈΡ.

ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-cls.yaml")  # build a new model from YAML
model = YOLO("yolo11n-cls.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO("yolo11n-cls.yaml").load("yolo11n-cls.pt")  # build from YAML and transfer weights

# Train the model
results = model.train(data="mnist160", epochs=100, imgsz=64)
# Build a new model from YAML and start training from scratch
yolo classify train data=mnist160 model=yolo11n-cls.yaml epochs=100 imgsz=64

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo classify train data=mnist160 model=yolo11n-cls.pt epochs=100 imgsz=64

# Build a new model from YAML, transfer pretrained weights to it and start training
yolo classify train data=mnist160 model=yolo11n-cls.yaml pretrained=yolo11n-cls.pt epochs=100 imgsz=64

Π€ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚ Π½Π°Π±ΠΎΡ€Π° Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…

YOLO Π€ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚ классификационного Π½Π°Π±ΠΎΡ€Π° Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ΠΏΠΎΠ΄Ρ€ΠΎΠ±Π½ΠΎ описан Π² РуководствС ΠΏΠΎ Π½Π°Π±ΠΎΡ€Ρƒ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ….

Вэл

ΠŸΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΊΠ° ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½Π½ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ YOLO11n-cls Ρ‚ΠΎΡ‡Π½ΠΎΡΡ‚ΡŒ Π½Π° Π½Π°Π±ΠΎΡ€Π΅ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… MNIST160. АргумСнты Π½Π΅ Ρ‚Ρ€Π΅Π±ΡƒΡŽΡ‚ΡΡ, Ρ‚Π°ΠΊ ΠΊΠ°ΠΊ model сохраняСт свою ΠΏΠΎΠ΄Π³ΠΎΡ‚ΠΎΠ²ΠΊΡƒ data ΠΈ Π°Ρ€Π³ΡƒΠΌΠ΅Π½Ρ‚Ρ‹ ΠΊΠ°ΠΊ Π°Ρ‚Ρ€ΠΈΠ±ΡƒΡ‚Ρ‹ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ.

ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-cls.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.top1  # top1 accuracy
metrics.top5  # top5 accuracy
yolo classify val model=yolo11n-cls.pt  # val official model
yolo classify val model=path/to/best.pt  # val custom model

ΠŸΡ€Π΅Π΄ΡΠΊΠ°Π·Π°Ρ‚ΡŒ

Π˜ΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΠΉΡ‚Π΅ ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½Π½ΡƒΡŽ модСль YOLO11n-cls для прогнозирования ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ.

ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-cls.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 classify predict model=yolo11n-cls.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'  # predict with official model
yolo classify predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'  # predict with custom model

Π‘ΠΌΠΎΡ‚Ρ€Π΅Ρ‚ΡŒ ΠΏΠΎΠ»Π½ΠΎΡΡ‚ΡŒΡŽ predict подробности ΠΎ Ρ€Π΅ΠΆΠΈΠΌΠ΅ Π² ΠŸΡ€Π΅Π΄ΡΠΊΠ°Π·Π°Ρ‚ΡŒ страница.

Экспорт

ЭкспортируйтС модСль YOLO11n-cls Π² Π΄Ρ€ΡƒΠ³ΠΎΠΉ Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚, Π½Π°ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€ ONNX, CoreML ΠΈ Ρ‚. Π΄.

ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-cls.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=yolo11n-cls.pt format=onnx  # export official model
yolo export model=path/to/best.pt format=onnx  # export custom trained model

ДоступныС Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚Ρ‹ экспорта YOLO11-cls ΠΏΡ€ΠΈΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Ρ‹ Π² Ρ‚Π°Π±Π»ΠΈΡ†Π΅ Π½ΠΈΠΆΠ΅. Π’Ρ‹ ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚Π΅ ΡΠΊΡΠΏΠΎΡ€Ρ‚ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Π² любой Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚, ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΡƒΡ format Π°Ρ€Π³ΡƒΠΌΠ΅Π½Ρ‚, Ρ‚.Π΅. format='onnx' ΠΈΠ»ΠΈ format='engine'. Π’Ρ‹ ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚Π΅ ΠΏΡ€ΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ ΠΈΠ»ΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΡΡ‚ΡŒ нСпосрСдствСнно Π½Π° экспортированных модСлях, Ρ‚.Π΅. yolo predict model=yolo11n-cls.onnx. ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Ρ‹ использования ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π½Ρ‹ для вашСй ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ послС Π·Π°Π²Π΅Ρ€ΡˆΠ΅Π½ΠΈΡ экспорта.

Π€ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚ format АргумСнт МодСль ΠœΠ΅Ρ‚Π°Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Π΅ АргумСнты
PyTorch - yolo11n-cls.pt βœ… -
TorchScript torchscript yolo11n-cls.torchscript βœ… imgsz, optimize, batch
ONNX onnx yolo11n-cls.onnx βœ… imgsz, half, dynamic, simplify, opset, batch
OpenVINO openvino yolo11n-cls_openvino_model/ βœ… imgsz, half, int8, batch
TensorRT engine yolo11n-cls.engine βœ… imgsz, half, dynamic, simplify, workspace, int8, batch
CoreML coreml yolo11n-cls.mlpackage βœ… imgsz, half, int8, nms, batch
TF SavedModel saved_model yolo11n-cls_saved_model/ βœ… imgsz, keras, int8, batch
TF GraphDef pb yolo11n-cls.pb ❌ imgsz, batch
TF Lite tflite yolo11n-cls.tflite βœ… imgsz, half, int8, batch
TF ΠšΡ€Π°ΠΉ TPU edgetpu yolo11n-cls_edgetpu.tflite βœ… imgsz
TF.js tfjs yolo11n-cls_web_model/ βœ… imgsz, half, int8, batch
PaddlePaddle paddle yolo11n-cls_paddle_model/ βœ… imgsz, batch
MNN mnn yolo11n-cls.mnn βœ… imgsz, batch, int8, half
NCNN ncnn yolo11n-cls_ncnn_model/ βœ… imgsz, half, batch
IMX500 imx yolo11n-cls_imx_model/ βœ… imgsz, int8

Π‘ΠΌΠΎΡ‚Ρ€Π΅Ρ‚ΡŒ ΠΏΠΎΠ»Π½ΠΎΡΡ‚ΡŒΡŽ export подробности Π² Экспорт страница.

ЧАБВО Π—ΠΠ”ΠΠ’ΠΠ•ΠœΠ«Π• Π’ΠžΠŸΠ ΠžΠ‘Π«

Какова Ρ†Π΅Π»ΡŒ YOLO11 Π² классификации ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ?

YOLO11 ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ, Ρ‚Π°ΠΊΠΈΠ΅ ΠΊΠ°ΠΊ yolo11n-cls.ptΡ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Π½Ρ‹ для эффСктивной классификации ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ. Они ΠΏΡ€ΠΈΡΠ²Π°ΠΈΠ²Π°ΡŽΡ‚ всСму ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡŽ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΊΡƒ ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ класса вмСстС с ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΊΠΎΠΉ довСрия. Π­Ρ‚ΠΎ особСнно ΠΏΠΎΠ»Π΅Π·Π½ΠΎ для ΠΏΡ€ΠΈΠ»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ, Π³Π΄Π΅ достаточно Π·Π½Π°Ρ‚ΡŒ ΠΊΠΎΠ½ΠΊΡ€Π΅Ρ‚Π½Ρ‹ΠΉ класс изобраТСния, Π° Π½Π΅ ΠΎΠΏΡ€Π΅Π΄Π΅Π»ΡΡ‚ΡŒ мСстополоТСниС ΠΈΠ»ΠΈ Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΡƒ ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚ΠΎΠ² Π½Π° ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ.

Как ΠΎΠ±ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ модСль YOLO11 для классификации ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ?

Для обучСния ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ YOLO11 ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρ‹ Python ΠΈΠ»ΠΈ CLI . НапримСр, для обучСния ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ yolo11n-cls модСль Π½Π° Π½Π°Π±ΠΎΡ€Π΅ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… MNIST160 Π² Ρ‚Π΅Ρ‡Π΅Π½ΠΈΠ΅ 100 эпох ΠΏΡ€ΠΈ Ρ€Π°Π·ΠΌΠ΅Ρ€Π΅ изобраТСния 64:

ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-cls.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="mnist160", epochs=100, imgsz=64)
yolo classify train data=mnist160 model=yolo11n-cls.pt epochs=100 imgsz=64

Π”ΠΎΠΏΠΎΠ»Π½ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½Ρ‹Π΅ ΠΏΠ°Ρ€Π°ΠΌΠ΅Ρ‚Ρ€Ρ‹ ΠΊΠΎΠ½Ρ„ΠΈΠ³ΡƒΡ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎ Π½Π°ΠΉΡ‚ΠΈ Π½Π° страницС ΠšΠΎΠ½Ρ„ΠΈΠ³ΡƒΡ€Π°Ρ†ΠΈΡ.

Π“Π΄Π΅ ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎ Π½Π°ΠΉΡ‚ΠΈ ΠΏΡ€Π΅Π΄Π²Π°Ρ€ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½Π½Ρ‹Π΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ классификации YOLO11 ?

ΠŸΡ€Π΅Π΄Π²Π°Ρ€ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½Π½Ρ‹Π΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ классификации YOLO11 ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎ Π½Π°ΠΉΡ‚ΠΈ Π² МодСли Ρ€Π°Π·Π΄Π΅Π». Π’Π°ΠΊΠΈΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ, ΠΊΠ°ΠΊ yolo11n-cls.pt, yolo11s-cls.pt, yolo11m-cls.ptΠΈ Ρ‚.Π΄., ΠΏΡ€Π΅Π΄Π²Π°Ρ€ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π°ΡŽΡ‚ΡΡ Π½Π° ImageNet Набор Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎ Π»Π΅Π³ΠΊΠΎ Π·Π°Π³Ρ€ΡƒΠ·ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΈ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ для Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΡ Ρ€Π°Π·Π»ΠΈΡ‡Π½Ρ‹Ρ… Π·Π°Π΄Π°Ρ‡ классификации ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ.

Как ΡΠΊΡΠΏΠΎΡ€Ρ‚ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½Π½ΡƒΡŽ модСль YOLO11 Π² Ρ€Π°Π·Π»ΠΈΡ‡Π½Ρ‹Π΅ Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚Ρ‹?

ΠžΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½Π½ΡƒΡŽ модСль YOLO11 ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎ ΡΠΊΡΠΏΠΎΡ€Ρ‚ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Π² Ρ€Π°Π·Π»ΠΈΡ‡Π½Ρ‹Π΅ Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚Ρ‹ с ΠΏΠΎΠΌΠΎΡ‰ΡŒΡŽ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄ Python ΠΈΠ»ΠΈ CLI . НапримСр, Ρ‡Ρ‚ΠΎΠ±Ρ‹ ΡΠΊΡΠΏΠΎΡ€Ρ‚ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ модСль Π² Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚ ONNX :

ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-cls.pt")  # load the trained model

# Export the model to ONNX
model.export(format="onnx")
yolo export model=yolo11n-cls.pt format=onnx  # export the trained model to ONNX format

ΠŸΠΎΠ΄Ρ€ΠΎΠ±Π½Ρ‹Π΅ ΠΏΠ°Ρ€Π°ΠΌΠ΅Ρ‚Ρ€Ρ‹ экспорта см. Π½Π° страницС "Экспорт".

Как ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½Π½ΡƒΡŽ модСль классификации YOLO11 ?

Π§Ρ‚ΠΎΠ±Ρ‹ ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΈΡ‚ΡŒ Ρ‚ΠΎΡ‡Π½ΠΎΡΡ‚ΡŒ ΠΎΠ±ΡƒΡ‡Π΅Π½Π½ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Π½Π° Ρ‚Π°ΠΊΠΎΠΌ Π½Π°Π±ΠΎΡ€Π΅ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…, ΠΊΠ°ΠΊ MNIST160, ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡŒΠ·ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ ΡΠ»Π΅Π΄ΡƒΡŽΡ‰ΠΈΠ΅ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρ‹ Python ΠΈΠ»ΠΈ CLI :

ΠŸΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n-cls.pt")  # load the trained model

# Validate the model
metrics = model.val()  # no arguments needed, uses the dataset and settings from training
metrics.top1  # top1 accuracy
metrics.top5  # top5 accuracy
yolo classify val model=yolo11n-cls.pt  # validate the trained model

Для получСния Π΄ΠΎΠΏΠΎΠ»Π½ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ ΠΈΠ½Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ†ΠΈΠΈ посСтитС Ρ€Π°Π·Π΄Π΅Π» Validate.

πŸ“… Π‘ΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΎ 1 Π³ΠΎΠ΄ Π½Π°Π·Π°Π΄ ✏️ ОбновлСно 2 мСсяца Π½Π°Π·Π°Π΄

ΠšΠΎΠΌΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°Ρ€ΠΈΠΈ