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.
 
 
 

5.4 KiB

comments description keywords
true 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. Ultralytics, YOLOv8, Обнаружение, Сегментация, Классификация, Оценка Позы, AI Фреймворк, Задачи Компьютерного Зрения

Задачи Ultralytics YOLOv8


Поддерживаемые задачи Ultralytics YOLO

YOLOv8 — это AI фреймворк, поддерживающий множество задач компьютерного зрения задачи. Фреймворк может быть использован для выполнения обнаружения, сегментации, классификации и оценки позы. 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! 🙏



Смотрите: Изучите задачи Ultralytics YOLO: Обнаружение объектов, Сегментация, Отслеживание и Оценка позы.

Обнаружение

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{ .md-button }

Сегментация

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{ .md-button }

Классификация

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{ .md-button }

Поза

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{ .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.