13 KiB
| comments | description | keywords |
|---|---|---|
| true | Изучите полное руководство по Ultralytics YOLOv8, модели обнаружения объектов и сегментации изображений с высокой скоростью и точностью. Учебники по установке, предсказаниям, тренировке и многое другое. | Ultralytics, YOLOv8, обнаружение объектов, сегментация изображений, машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение, установка YOLOv8, предсказание YOLOv8, тренировка YOLOv8, история YOLO, лицензии YOLO |
Представляем Ultralytics YOLOv8 — последнюю версию знаменитой модели для обнаружения объектов в реальном времени и сегментации изображений. YOLOv8 основан на передовом прогрессе в области глубокого обучения и компьютерного зрения и предлагает непревзойденную производительность в отношении скорости и точности. Его оптимизированная конструкция делает его подходящим для различных приложений и легко адаптируемым к различным аппаратным платформам, от устройств на краю сети до облачных API.
Исследуйте документацию YOLOv8 — обширный ресурс, разработанный, чтобы помочь вам понять и использовать его функции и возможности. Независимо от того, являетесь ли вы опытным практиком машинного обучения или новичком в этой области, этот центр ресурсов нацелен на максимальное раскрытие потенциала YOLOv8 в ваших проектах.
!!! note
🚧 Наша многоязычная документация в настоящее время находится в стадии разработки, и мы усердно работаем над ее улучшением. Спасибо за ваше терпение! 🙏
С чего начать
- Установите
ultralyticsс помощью pip и приступайте к работе за несколько минут :material-clock-fast: Начать работу{ .md-button } - Предскажите новые изображения и видео с помощью YOLOv8 :octicons-image-16: Предсказания для изображений{ .md-button }
- Тренируйте новую модель YOLOv8 на своих собственных наборах данных :fontawesome-solid-brain: Тренировать модель{ .md-button }
- Исследуйте задачи YOLOv8, такие как сегментация, классификация, оценка позы и отслеживание :material-magnify-expand: Исследовать задачи{ .md-button }
Смотрите: Как тренировать модель YOLOv8 на своем пользовательском наборе данных в Google Colab.
YOLO: Краткая история
YOLO (You Only Look Once — «Смотришь только один раз»), популярная модель для обнаружения объектов и сегментации изображений, была разработана Джозефом Редмоном и Али Фархади из Вашингтонского университета. Запущенная в 2015 году, YOLO быстро обрела популярность благодаря своей высокой скорости и точности.
- YOLOv2, выпущенная в 2016 году, улучшила оригинальную модель, включив в себя пакетную нормализацию, якорные окна и кластеры размеров.
- YOLOv3, запущенная в 2018 году, дополнительно улучшила производительность модели, используя более эффективную основную сеть, множество якорей и пирамидальное пространственное пулинг.
- YOLOv4 была выпущена в 2020 году, представив такие инновации, как увеличение данных Mosaic, новую свободную от якорьной голову детектирования и новую функцию потерь.
- YOLOv5 дальше улучшила производительность модели и добавила новые функции, такие как оптимизация гиперпараметров, интегрированнное отслеживание экспериментов и автоматический экспорт в популярные форматы.
- YOLOv6 была опубликована в открытом доступе компанией Meituan в 2022 году и используется во многих автономных роботах доставки компании.
- YOLOv7 добавила дополнительные задачи, такие как оценка позы по набору данных ключевых точек COCO.
- YOLOv8 — последняя версия YOLO от Ultralytics. Будучи передовой, современной моделью, YOLOv8 основана на успехе предыдущих версий, внедряя новые функции и усовершенствования для повышения производительности, гибкости и эффективности. YOLOv8 поддерживает полный спектр задач в области компьютерного зрения, включая обнаружение, сегментацию, оценку позы, отслеживание и классификацию. Это многосторонность позволяет пользователям использовать возможности YOLOv8 в самых разнообразных приложениях и сферах деятельности.
Лицензии YOLO: Как лицензируется YOLO от Ultralytics?
Ultralytics предлагает два варианта лицензирования для удовлетворения разнообразных сценариев использования:
- Лицензия AGPL-3.0: Эта одобренная OSI лицензия с открытым исходным кодом идеально подходит для студентов и энтузиастов, способствуя открытому сотрудничеству и обмену знаниями. Подробную информацию смотрите в файле LICENSE.
- Корпоративная лицензия: Разработанная для коммерческого использования, эта лицензия позволяет беспрепятственно интегрировать программное обеспечение и AI-модели Ultralytics в товары и услуги коммерческого назначения, обходя требования открытого исходного кода AGPL-3.0. Если ваш сценарий включает внедрение наших решений в коммерческое предложение, обратитесь через Лицензирование Ultralytics.
Наша стратегия лицензирования разработана, чтобы обеспечить возврат усовершенствований наших проектов с открытым исходным кодом обществу. Мы твердо привержены принципам открытого исходного кода ❤️ и наша миссия заключается в гарантировании того, что наши вклады могут быть использованы и расширены таким образом, который будет полезен для всех.