Ultralytics Chế độ YOLO11

Giới thiệu

Ultralytics YOLO11 không chỉ là một mô hình phát hiện đối tượng khác; mà là một khuôn khổ đa năng được thiết kế để bao phủ toàn bộ vòng đời của các mô hình học máy —từ thu thập dữ liệu và đào tạo mô hình đến xác thực, triển khai và theo dõi trong thế giới thực. Mỗi chế độ phục vụ một mục đích cụ thể và được thiết kế để cung cấp cho bạn sự linh hoạt và hiệu quả cần thiết cho các tác vụ và trường hợp sử dụng khác nhau.

Xem: Ultralytics Chế độ hướng dẫn: Đào tạo, Xác nhận, Dự đoán, Xuất & Điểm chuẩn.

Sơ lược về các chế độ

Hiểu các chế độ khác nhau mà Ultralytics YOLO11 hỗ trợ rất quan trọng để tận dụng tối đa các mô hình của bạn:

• Chế độ tàu hỏa : Tinh chỉnh mô hình của bạn trên các bộ dữ liệu tùy chỉnh hoặc tải sẵn.
• Chế độ Val : Một điểm kiểm tra sau đào tạo để xác thực hiệu suất mô hình.
• Chế độ dự đoán : Giải phóng sức mạnh dự đoán của mô hình của bạn trên dữ liệu trong thế giới thực.
• Chế độ xuất : Chuẩn bị triển khai mô hình của bạn ở nhiều định dạng khác nhau.
• Chế độ theo dõi : Mở rộng mô hình phát hiện đối tượng của bạn thành các ứng dụng theo dõi thời gian thực.
• Chế độ điểm chuẩn : Phân tích tốc độ và độ chính xác của mô hình trong các môi trường triển khai đa dạng.

Hướng dẫn toàn diện này nhằm mục đích cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan và hiểu biết thực tế về từng chế độ, giúp bạn khai thác hết tiềm năng của YOLO11.

Xe lửa

Chế độ đào tạo được sử dụng để đào tạo mô hình YOLO11 trên một tập dữ liệu tùy chỉnh. Trong chế độ này, mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng tập dữ liệu và siêu tham số được chỉ định. Quá trình đào tạo bao gồm việc tối ưu hóa các tham số của mô hình để có thể dự đoán chính xác các lớp và vị trí của các đối tượng trong một hình ảnh.

Ví dụ về tàu hỏa

Val

Chế độ Val được sử dụng để xác thực mô hình YOLO11 sau khi mô hình đã được đào tạo. Trong chế độ này, mô hình được đánh giá trên một tập xác thực để đo độ chính xác và hiệu suất tổng quát hóa của mô hình. Chế độ này có thể được sử dụng để điều chỉnh các siêu tham số của mô hình nhằm cải thiện hiệu suất của mô hình.

Ví dụ về Val

Dự đoán

Chế độ dự đoán được sử dụng để đưa ra dự đoán bằng mô hình YOLO11 đã được đào tạo trên hình ảnh hoặc video mới. Ở chế độ này, mô hình được tải từ tệp điểm kiểm tra và người dùng có thể cung cấp hình ảnh hoặc video để thực hiện suy luận. Mô hình dự đoán các lớp và vị trí của các đối tượng trong hình ảnh hoặc video đầu vào.

Dự đoán ví dụ

Xuất khẩu

Chế độ xuất được sử dụng để xuất mô hình YOLO11 sang định dạng có thể sử dụng để triển khai. Ở chế độ này, mô hình được chuyển đổi sang định dạng có thể sử dụng cho các ứng dụng phần mềm hoặc thiết bị phần cứng khác. Chế độ này hữu ích khi triển khai mô hình vào môi trường sản xuất.

Ví dụ xuất khẩu

Rãnh

Chế độ theo dõi được sử dụng để theo dõi các đối tượng theo thời gian thực bằng mô hình YOLO11. Trong chế độ này, mô hình được tải từ tệp điểm kiểm tra và người dùng có thể cung cấp luồng video trực tiếp để thực hiện theo dõi đối tượng theo thời gian thực. Chế độ này hữu ích cho các ứng dụng như hệ thống giám sát hoặc xe tự lái.

Ví dụ theo dõi

Chuẩn

Chế độ chuẩn được sử dụng để lập hồ sơ tốc độ và độ chính xác của nhiều định dạng xuất khác nhau cho YOLO11. Các chuẩn cung cấp thông tin về kích thước của định dạng xuất, mAP50-95 số liệu (để phát hiện đối tượng, phân đoạn và tư thế) hoặc accuracy_top5 số liệu (để phân loại) và thời gian suy luận tính bằng mili giây cho mỗi hình ảnh trên nhiều định dạng khác nhau như ONNX , OpenVINO , TensorRT và các thông tin khác. Thông tin này có thể giúp người dùng chọn định dạng xuất tối ưu cho trường hợp sử dụng cụ thể của họ dựa trên yêu cầu về tốc độ và độ chính xác.

Ví dụ điểm chuẩn

FAQ

Làm thế nào để tôi đào tạo một mô hình phát hiện đối tượng tùy chỉnh với Ultralytics YOLO11 là gì?

Đào tạo một mô hình phát hiện đối tượng tùy chỉnh với Ultralytics YOLO11 liên quan đến việc sử dụng chế độ đào tạo. Bạn cần một tập dữ liệu được định dạng trong YOLO định dạng, chứa hình ảnh và các tệp chú thích tương ứng. Sử dụng lệnh sau để bắt đầu quá trình đào tạo:

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO model (you can choose n, s, m, l, or x versions)
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Start training on your custom dataset
model.train(data="path/to/dataset.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Train a YOLO model from the command line
yolo train data=path/to/dataset.yaml epochs=100 imgsz=640

Để được hướng dẫn chi tiết hơn, bạn có thể tham khảo Ultralytics Hướng dẫn viên tàu hỏa.

Những số liệu nào Ultralytics YOLO11 được sử dụng để xác thực hiệu suất của mô hình?

Ultralytics YOLO11 sử dụng nhiều số liệu khác nhau trong quá trình xác thực để đánh giá hiệu suất của mô hình. Bao gồm:

• mAP (độ chính xác trung bình trung bình): Điều này đánh giá độ chính xác của việc phát hiện đối tượng.
• IOU (Giao lộ trên Liên minh): Đo lường sự chồng chéo giữa các hộp giới hạn sự thật dự đoán và mặt đất.
• Độ chính xác và khả năng thu hồi : Độ chính xác đo tỷ lệ phát hiện dương tính thực sự so với tổng số dương tính được phát hiện, trong khi khả năng thu hồi đo tỷ lệ phát hiện dương tính thực sự so với tổng số dương tính thực tế.

Bạn có thể chạy lệnh sau để bắt đầu xác thực:

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained or custom YOLO model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run validation on your dataset
model.val(data="path/to/validation.yaml")

# Validate a YOLO model from the command line
yolo val data=path/to/validation.yaml

Tham khảo Hướng dẫn xác thực để biết thêm chi tiết.

Làm thế nào tôi có thể xuất mô hình YOLO11 của mình để triển khai?

Ultralytics YOLO11 cung cấp chức năng xuất để chuyển đổi mô hình đã đào tạo của bạn thành nhiều định dạng triển khai khác nhau như ONNX , TensorRT , CoreML và nhiều hơn nữa. Sử dụng ví dụ sau để xuất mô hình của bạn:

from ultralytics import YOLO

# Load your trained YOLO model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to ONNX format (you can specify other formats as needed)
model.export(format="onnx")

# Export a YOLO model to ONNX format from the command line
yolo export model=yolo11n.pt format=onnx

Các bước chi tiết cho từng định dạng xuất có thể được tìm thấy trong Hướng dẫn xuất.

Mục đích của chế độ chuẩn trong Ultralytics YOLO11 là gì?

Chế độ chuẩn trong Ultralytics YOLO11 được sử dụng để phân tích tốc độ và sự chính xác của nhiều định dạng xuất khẩu khác nhau như ONNX , TensorRT , Và OpenVINO . Nó cung cấp các số liệu như kích thước mô hình, mAP50-95 để phát hiện đối tượng và thời gian suy luận trên các thiết lập phần cứng khác nhau, giúp bạn chọn định dạng phù hợp nhất cho nhu cầu triển khai của mình.

from ultralytics.utils.benchmarks import benchmark

# Run benchmark on GPU (device 0)
# You can adjust parameters like model, dataset, image size, and precision as needed
benchmark(model="yolo11n.pt", data="coco8.yaml", imgsz=640, half=False, device=0)

# Benchmark a YOLO model from the command line
# Adjust parameters as needed for your specific use case
yolo benchmark model=yolo11n.pt data='coco8.yaml' imgsz=640 half=False device=0

Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo Hướng dẫn điểm chuẩn.

Làm thế nào tôi có thể thực hiện theo dõi đối tượng theo thời gian thực bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO11 là gì?

Có thể theo dõi đối tượng theo thời gian thực bằng cách sử dụng chế độ theo dõi trong Ultralytics YOLO11. Chế độ này mở rộng khả năng phát hiện đối tượng để theo dõi đối tượng trên các khung hình video hoặc nguồn cấp dữ liệu trực tiếp. Sử dụng ví dụ sau để bật theo dõi:

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Start tracking objects in a video
# You can also use live video streams or webcam input
model.track(source="path/to/video.mp4")

# Perform object tracking on a video from the command line
# You can specify different sources like webcam (0) or RTSP streams
yolo track source=path/to/video.mp4

Để biết hướng dẫn chuyên sâu, hãy truy cập Hướng dẫn theo dõi.

📅 Được tạo ra cách đây 1 năm ✏️ Đã cập nhật cách đây 1 tháng

Ý kiến