У нас вы можете посмотреть бесплатно YOLOV8: Обучение пользовательского детектора объектов YOLOv8 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
📚 Ссылка на запись в блоге: https://learnopencv.com/train-yolov8-... 📚 Ознакомьтесь с нашими БЕСПЛАТНЫМИ курсами в Университете OpenCV: https://opencv.org/university/free-co... Индивидуальное обучение детектору объектов YOLOv8: YOLOV8 — это новейший вводный курс в семейство YOLO, выпущенный Ultralytics. YOLOV8 может не только обнаруживать объекты на изображении, но также сегментировать и классифицировать их. Детектор объектов YOLOv8 — в этом видео рассказывается, как обучить пользовательский детектор объектов YOLOv8. Мы рассмотрели следующие темы: ✅Что нового в YOLOv8? ✅Модели, доступные в YOLOv8 ✅Функции YOLOv8 ✅Обучение обнаружения объектов с использованием YOLOv8 ✅Подход к обучению ✅Код обучения ✅Подготовка набора данных для обнаружения выбоин ✅Обучение модели Nano (yolov8n) Что нового в YOLOv8? Компания Ultralytics выпустила совершенно новый репозиторий для моделей YOLO. Он представляет собой унифицированную платформу для обучения моделей обнаружения объектов, сегментации экземпляров и классификации изображений. Вот некоторые ключевые особенности новой версии: ✅Удобный API (командная строка + Python). ✅Более быстрая и точная работа. ✅Поддержка обнаружения объектов, сегментации экземпляров и классификации изображений. ✅Расширяемость на все предыдущие версии. ✅Новая магистральная сеть. ✅Новая головка без якорей. ✅Новая функция потерь. ✅YOLOv8 также отличается высокой эффективностью и гибкостью, поддерживает множество форматов экспорта, а модель может работать на центральных и графических процессорах. ⭐️ Временные метки:⭐️ 00:00–00:15: Введение 00:15–01:03: Модели YOLOv8 01:03–01:29: Ссылки 01:29–01:54: Обучение и валидация 01:54–02:23: Тонкая настройка 02:23–02:40: Импорт библиотек 02:40–03:26: Загрузка наборов данных 03:26–04:47: Визуализация изображений 04:47–05:13: Файл YAML для набора данных 05:13–08:10: Метод CLI 08:10–08:20: Оптимизатор SGD 08:20–08:37: Предупреждения 08:37–10:00: Метрики 10:00–10:31: Оценка 10:31–11:00: Вывод 11:00–11:15: Визуализация 11:15–11:37: Заключение Ресурсы: 🎵 Плейлист мастер-класса YOLO: • YOLO Master Class: Master The Vision ☢️ Ссылка на код на GitHub https://github.com/spmallick/learnope... 🖥️ В нашем блоге - https://learnopencv.com мы также делимся обучающими материалами и кодом по таким темам, как обработка изображений, классификация изображений, обнаружение объектов, обнаружение лиц, лица Распознавание, YOLO, сегментация, оценка позы и многое другое с использованием OpenCV (Python/C++), PyTorch и TensorFlow. 🤖 Учитесь у экспертов в области искусственного интеллекта: компьютерное зрение и курсы по искусственному интеллекту У ВАС есть возможность присоединиться к более чем 5300 (и их число растёт) исследователям, инженерам и студентам, которые прошли эти курсы, и вывести свои знания в области компьютерного зрения, искусственного интеллекта и глубокого обучения на новый уровень. 🤖 https://opencv.org/courses #️⃣ Свяжитесь с нами #️⃣ 📝 Linkedin: / satyamallick 📱 Twitter: / learnopencv 🔊 Facebook: https://www.facebook.com/profile.php?... 📸 Instagram: / learnopencv 🔗 Reddit: / spmallick 🔖Хештеги🔖 #Yolov8 #Yolo #yolomodels #objectdetection #deeplearning #computervision #learnopencv #opencv