You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
55 lines
5.4 KiB
55 lines
5.4 KiB
--- |
|
comments: true |
|
description: Узнайте о ключевых задачах компьютерного зрения, которые может выполнять YOLOv8, включая обнаружение, сегментацию, классификацию и оценку позы. Поймите, как они могут быть использованы в ваших AI проектах. |
|
keywords: Ultralytics, YOLOv8, Обнаружение, Сегментация, Классификация, Оценка Позы, AI Фреймворк, Задачи Компьютерного Зрения |
|
--- |
|
|
|
# Задачи Ultralytics YOLOv8 |
|
|
|
<br> |
|
<img width="1024" src="https://raw.githubusercontent.com/ultralytics/assets/main/im/banner-tasks.png" alt="Поддерживаемые задачи Ultralytics YOLO"> |
|
|
|
YOLOv8 — это AI фреймворк, поддерживающий множество задач компьютерного зрения **задачи**. Фреймворк может быть использован для выполнения [обнаружения](detect.md), [сегментации](segment.md), [классификации](classify.md) и оценки [позы](pose.md). Каждая из этих задач имеет различные цели и области применения. |
|
|
|
!!! Note "Заметка" |
|
|
|
🚧 Наша многоязычная документация в настоящее время находится в стадии разработки, и мы усердно работаем над ее улучшением. Спасибо за ваше терпение! 🙏 |
|
|
|
<p align="center"> |
|
<br> |
|
<iframe width="720" height="405" src="https://www.youtube.com/embed/NAs-cfq9BDw" |
|
title="YouTube видеоплеер" frameborder="0" |
|
allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" |
|
allowfullscreen> |
|
</iframe> |
|
<br> |
|
<strong>Смотрите:</strong> Изучите задачи Ultralytics YOLO: Обнаружение объектов, Сегментация, Отслеживание и Оценка позы. |
|
</p> |
|
|
|
## [Обнаружение](detect.md) |
|
|
|
Обнаружение — это основная задача, поддерживаемая YOLOv8. Она заключается в обнаружении объектов на изображении или кадре видео и рисовании вокруг них ограничивающих рамок. Обнаруженные объекты классифицируются на разные категории на основе их характеристик. YOLOv8 может обнаруживать несколько объектов на одном изображении или видеокадре с высокой точностью и скоростью. |
|
|
|
[Примеры Обнаружения](detect.md){ .md-button } |
|
|
|
## [Сегментация](segment.md) |
|
|
|
Сегментация — это задача, которая включает разбиение изображения на разные регионы на основе содержимого изображения. Каждому региону присваивается метка на основе его содержимого. Эта задача полезна в таких приложениях, как сегментация изображений и медицинская визуализация. YOLOv8 использует вариацию архитектуры U-Net для выполнения сегментации. |
|
|
|
[Примеры Сегментации](segment.md){ .md-button } |
|
|
|
## [Классификация](classify.md) |
|
|
|
Классификация — это задача, включающая классификацию изображения на разные категории. YOLOv8 может быть использован для классификации изображений на основе их содержимого. Для выполнения классификации используется вариация архитектуры EfficientNet. |
|
|
|
[Примеры Классификации](classify.md){ .md-button } |
|
|
|
## [Поза](pose.md) |
|
|
|
Обнаружение точек позы или ключевых точек — это задача, которая включает обнаружение конкретных точек на изображении или видеокадре. Эти точки называются ключевыми и используются для отслеживания движения или оценки позы. YOLOv8 может обнаруживать ключевые точки на изображении или видеокадре с высокой точностью и скоростью. |
|
|
|
[Примеры Поз](pose.md){ .md-button } |
|
|
|
## Заключение |
|
|
|
YOLOv8 поддерживает множество задач, включая обнаружение, сегментацию, классификацию и обнаружение ключевых точек. Каждая из этих задач имеет разные цели и области применения. Понимая различия между этими задачами, вы можете выбрать подходящую задачу для вашего приложения компьютерного зрения.
|
|
|