YOLO v8. Как использовать свою модель для наполнения базы аннотированных изображений. скачать в хорошем качестве

YOLO v8. Как использовать свою модель для наполнения базы аннотированных изображений.

Как заставить свою нейронку помогать тебе улучшать ее саму себя уже с самого начала? Данное видео описывает процесс использования собственной модели машинного обучения YOLO (You Only Look Once) версии 8 для создания базы аннотированных изображений на сайте Roboflow. В ролике я покажу как запустить процесс автоматической аннотации изображений, какие инструменты и библиотеки необходимы для этого. Для примера я использую базу изображений, которую я применяю для обучения модели, помогающей при работе с автоматизацией Recaptcha. Модель учится распознавать пешеходные переходы, дымовые трубы, пальмы, ступени, тракторы и такси. Ролик предназначен для разработчиков и исследователей в области компьютерного зрения и машинного обучения, которые заинтересованы в создании качественных баз данных изображений для обучения своих моделей. Он поможет им лучше понять, как работает YOLO v8, и как использовать этот инструмент для оптимизации процесса аннотации изображений. Ссылка на файл recaptcha-factory https://disk.yandex.com/d/fRv57ddkWW6RIQ Файл обучения YOLOv8 https://colab.research.google.com/git... Здесь объясняется форматирование аннотаций (label file) и yaml файла для YOLO8 https://roboflow.com/formats/yolov8-p....