Ultralytics YOLOv8 Modlar
Giriş
Ultralytics YOLOv8 sadece başka bir nesne algılama modeli değildir; veri alımı ve model eğitiminden doğrulama, dağıtım ve gerçek dünya takibine kadar makine öğrenimi modellerinin tüm yaşam döngüsünü kapsayacak şekilde tasarlanmış çok yönlü bir çerçevedir. Her mod belirli bir amaca hizmet eder ve size farklı görevler ve kullanım durumları için gereken esnekliği ve verimliliği sunmak üzere tasarlanmıştır.
İzle: Ultralytics Modlar Öğreticisi: Eğitim, Doğrulama, Tahmin, Dışa Aktarma ve Kıyaslama.
Bir Bakışta Modlar
Ultralytics YOLOv8 adresinin desteklediği farklı modları anlamak, modellerinizden en iyi şekilde yararlanmak için kritik öneme sahiptir:
- Eğitim modu: Özel veya önceden yüklenmiş veri kümeleri üzerinde modelinize ince ayar yapın.
- Val modu: Model performansını doğrulamak için eğitim sonrası bir kontrol noktası.
- Tahmin modu: Modelinizin gerçek dünya verileri üzerindeki tahmin gücünü ortaya çıkarın.
- Dışa aktar ma modu: Modelinizi çeşitli formatlarda dağıtıma hazır hale getirin.
- İzleme modu: Nesne algılama modelinizi gerçek zamanlı izleme uygulamalarına genişletin.
- Benchmark modu: Farklı dağıtım ortamlarında modelinizin hızını ve doğruluğunu analiz edin.
Bu kapsamlı kılavuz, her bir moda ilişkin genel bir bakış ve pratik bilgiler sunarak YOLOv8'un tüm potansiyelinden yararlanmanıza yardımcı olmayı amaçlamaktadır.
Tren
Train modu, özel bir veri kümesi üzerinde bir YOLOv8 modelini eğitmek için kullanılır. Bu modda model, belirtilen veri kümesi ve hiperparametreler kullanılarak eğitilir. Eğitim süreci, bir görüntüdeki nesnelerin sınıflarını ve konumlarını doğru bir şekilde tahmin edebilmesi için modelin parametrelerinin optimize edilmesini içerir.
Val
Val modu, eğitildikten sonra bir YOLOv8 modelini doğrulamak için kullanılır. Bu modda model, doğruluğunu ve genelleme performansını ölçmek için bir doğrulama kümesi üzerinde değerlendirilir. Bu mod, performansını artırmak için modelin hiperparametrelerini ayarlamak için kullanılabilir.
Tahmin Et
Tahmin modu, yeni görüntüler veya videolar üzerinde eğitilmiş bir YOLOv8 modeli kullanarak tahminler yapmak için kullanılır. Bu modda, model bir kontrol noktası dosyasından yüklenir ve kullanıcı çıkarım yapmak için görüntü veya video sağlayabilir. Model, giriş görüntüleri veya videolarındaki nesnelerin sınıflarını ve konumlarını tahmin eder.
İhracat
Dışa aktarma modu, bir YOLOv8 modelini dağıtım için kullanılabilecek bir formata aktarmak için kullanılır. Bu modda model, diğer yazılım uygulamaları veya donanım cihazları tarafından kullanılabilecek bir biçime dönüştürülür. Bu mod, modeli üretim ortamlarına dağıtırken kullanışlıdır.
Parça
İzleme modu, bir YOLOv8 modeli kullanarak nesneleri gerçek zamanlı olarak izlemek için kullanılır. Bu modda, model bir kontrol noktası dosyasından yüklenir ve kullanıcı gerçek zamanlı nesne takibi gerçekleştirmek için canlı bir video akışı sağlayabilir. Bu mod, gözetleme sistemleri veya sürücüsüz arabalar gibi uygulamalar için kullanışlıdır.
Benchmark
Benchmark modu YOLOv8 için çeşitli dışa aktarma formatlarının hız ve doğruluk profilini çıkarmak için kullanılır. Kıyaslamalar, dışa aktarılan formatın boyutu, hızı ve doğruluğu hakkında bilgi sağlar. mAP50-95 metrikleri (nesne algılama, segmentasyon ve poz için) veya accuracy_top5 metrikleri (sınıflandırma için) ve ONNX, OpenVINO, TensorRT ve diğerleri gibi çeşitli dışa aktarma biçimlerinde görüntü başına milisaniye cinsinden çıkarım süresi. Bu bilgiler, kullanıcıların hız ve doğruluk gereksinimlerine göre kendi özel kullanım durumları için en uygun dışa aktarma biçimini seçmelerine yardımcı olabilir.