YOLOv8セグメンテーションの実例:独自のデータセットをトレーニングする_ビデオチュートリアル

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出金方法:Baidu.com
合計 [39] セクション
コースウェアの有無:あり

得られるもの

YOLOv8のセグメンテーションの例をマスターする 独自のデータセットをトレーニングする方法論

マスター画像のセグメンテーション注釈方法

YOLOv8 PySide6 GUIビジュアライゼーション・インターフェースの学習


該当人口

YOLOv8のインスタンスセグメンテーション技術を学びたい学生や実務家
コース

Ultralytics YOLOv8は、これまでのYOLOリリースの成功に基づき、パフォーマンスと柔軟性をさらに強化するための新機能と改良点を導入しています。YOLOv8は、ターゲット検出と追跡、インスタンス分割、画像分類、姿勢推定タスクをサポートしています。

このコースでは、labelmeアノテーションを使用し、YOLOv8を使用して独自のデータセットを学習し、多目的インスタンスセグメンテーションプロジェクトを完成させる方法を学びます。このコースでは、車の運転シーンの写真とビデオを使用して、車の運転シーンにおける穴、車、車線のオブジェクトアノテーションとインスタンスセグメンテーションを行います。

このコースは、WindowsとUbuntuシステムそれぞれを使ったプロジェクトのデモンストレーションです。含まれる内容:ソフトウェア環境(Nvidiaグラフィックドライバ、cuda、cudnn)のインストール、PyTorchのインストール、YOLOv8のインストール、labelmeを使ったデータセットのラベル付け、データセットフォーマットの変換、データセットの準備、設定ファイルの修正、データセットの学習、学習したネットワークモデルのテストと性能統計、YOLOv8PySide6 GUI可視化インターフェース。

このコースでは新たに、AliCloud上で無料のGPU演算を使用するためのハンズオンプロジェクトのデモフローが追加されました。

スプリット効果

コース内容

グイ効果




コースカタログ


第1章 コース紹介
コース概要 10:29

第2章 画像分割の基本
画像分割 - タスクの説明と一般的なデータセット 15:07
画像セグメンテーション - パフォーマンス指標 15:09

第3章 YOLOv8ネットワーク原則編
YOLOターゲット検知シリーズ技術の歴史 16:33
YOLOv8ネットワーク・アーキテクチャ 18:32
ヨーラクトのセグメンテーション原理例 30:02
YOLOv8 ネットワーク出力の分割例 10:22

第4章 YOLOv8分割プロジェクト実践例(Windows版)
ソフトウェア環境のインストール(Nvidiaドライバ、CUDA、cuDNN) 07:50
PyTorchのインストール 03:36
YOLOv8のインストール 07:00
labelmeで自分のデータセットにラベルを付ける 09:15
データセット形式の変換 12:19
自分のデータセットを準備する 02:43
設定ファイルの修正 02:19
設定ファイルの修正 更新 00:48
独自のデータセットをトレーニングする 08:14
学習済みネットワーク・モデルのテストとパフォーマンス統計 06:46
YOLOv8 PySide6 GUIビジュアライゼーション・インターフェース 08:40
YOLOv8 PySide6 GUIの視覚的インターフェース操作 04:53
YOLOv8 保存された各ターゲットを別ファイルに分割する例 01:24

第5章 YOLOv8の分割プロジェクト実践例(Ubuntu)
ソフトウェア環境のインストール(Nvidiaドライバ、CUDA、cuDNN) 08:57
PyTorchのインストール 08:49
YOLOのインストール 10:42
labelmeで自分のデータセットにラベルを付ける 11:11
データセットのフォーマット変換 10:17
自分のデータセットを準備する 02:05
設定ファイルの修正 03:07
設定ファイルの修正 更新 00:48
独自のデータセットをトレーニングする 09:29
学習済みネットワーク・モデルのテストとパフォーマンス統計 06:09
YOLOv8 PySide6 GUI可視化インターフェース 07:15
YOLOv8 PySide6 GUIの視覚的インターフェース操作 04:53
YOLOv8 保存された各ターゲットを別ファイルに分割する例 01:24

第6章 YOLOv8セグメンテーションプロジェクト実践例(AliCloudフリーGPU演算)
AliCloudインスタンスの作成 04:42
プロジェクトのクローンとインストール 05:53
データセットの準備 01:53
設定ファイルの修正 02:50
自分のデータセットをトレーニングする 06:28
パフォーマンス評価 03:44





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