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Vous gagnerez

Maîtriser la méthodologie de segmentation de l'exemple YOLOv8 Former votre propre ensemble de données

Méthodes d'annotation de la segmentation des images de référence

Apprendre YOLOv8 PySide6 GUI Visualisation Interface

population concernée

Les étudiants et les praticiens qui souhaitent apprendre les techniques de segmentation d'instances de YOLOv8
Cours

Ultralytics YOLOv8 s'appuie sur le succès des versions précédentes de YOLO, en introduisant de nouvelles fonctionnalités et des améliorations afin d'accroître encore les performances et la flexibilité.

Ce cours vous apprendra à utiliser l'annotation labelme et à utiliser YOLOv8 pour entraîner votre propre ensemble de données afin de réaliser un projet de segmentation d'instances multi-objectifs. Ce cours utilise des images et des vidéos de scènes de conduite automobile pour réaliser le projet : annotation d'objets et segmentation d'instances de nids-de-poule, de voitures et de lignes de voie dans la scène de conduite automobile.

Ce cours est une démonstration de projet sur les systèmes Windows et Ubuntu respectivement. Comprenant : installation de l'environnement logiciel (pilote graphique Nvidia, cuda et cudnn), installation de PyTorch, installation de YOLOv8, étiquetage de votre propre jeu de données à l'aide de labelme, conversion du format du jeu de données, préparation de votre propre jeu de données, modification des fichiers de configuration, entraînement de votre propre jeu de données, test du modèle de réseau entraîné et statistiques de performance, interface de visualisation GUI de YOLOv8 Interface de visualisation PySide6 GUI.

La nouveauté de ce cours est un projet pratique de démonstration de l'utilisation de l'arithmétique GPU gratuite sur AliCloud.

Catalogue des cours

Chapitre 1 : Introduction au cours
Description du cours 10:29

Chapitre 2 : Les bases de la segmentation d'images
Segmentation d'images - Description de la tâche et ensembles de données communes 15:07
Segmentation d'images - Mesures de performance 15:09

Chapitre 3 : Chapitre sur le principe du réseau YOLOv8
Histoire de la technologie de la série de détection de cibles YOLO 16:33
Architecture du réseau YOLOv8 18:32
Exemple de principe de segmentation de YOLACT 30:02
YOLOv8 Exemple de découpage de la sortie réseau 10:22

Chapitre 4 : Exemple de projet fractionné YOLOv8 (Windows)
Installation de l'environnement logiciel (pilotes Nvidia, CUDA et cuDNN) 07:50
Installation de PyTorch 03:36
Installation de YOLOv8 07:00
Etiqueter son propre jeu de données avec labelme 09:15
Conversion du format de l'ensemble des données 12:19
Préparer son propre ensemble de données 02:43
Modifier les fichiers de configuration 02:19
Modification de la mise à jour du fichier de configuration 00:48
Former son propre ensemble de données 08:14
Test des modèles de réseaux formés et statistiques de performance 06:46
YOLOv8 PySide6 Interface de visualisation GUI 08:40
YOLOv8 PySide6 GUI manipulation de l'interface visuelle 04:53
YOLOv8 Exemple de division de chaque cible enregistrée dans un fichier séparé 01:24

Chapitre 5 : Exemple de projet divisé YOLOv8 (Ubuntu)
Installation de l'environnement logiciel (pilotes Nvidia, CUDA et cuDNN) 08:57
Installation de PyTorch 08:49
Installation de YOLOv8 10:42
Etiqueter son propre jeu de données avec labelme 11:11
Conversion du format de l'ensemble des données 10:17
Préparer son propre jeu de données 02:05
Modifier les fichiers de configuration 03:07
Modification de la mise à jour du fichier de configuration 00:48
Former son propre ensemble de données 09:29
Test des modèles de réseaux formés et statistiques de performance 06:09
YOLOv8 PySide6 Interface de visualisation GUI 07:15
YOLOv8 PySide6 GUI manipulation de l'interface visuelle 04:53
YOLOv8 Exemple de division de chaque cible enregistrée dans un fichier séparé 01:24

Chapitre 6 : Exemple de projet de segmentation YOLOv8 (arithmétique GPU gratuite AliCloud)
AliCloud : création d'instances 04:42
Clonage et installation de projets 05:53
Préparation de l'ensemble de données 01:53
Modifier les fichiers de configuration 02:50
Former son propre ensemble de données 06:28
Évaluation des performances 03:44

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