浙江住房和城乡建设厅报名网站,自己电脑做服务器建网站,网站被墙什么意思,展示型网站建设价格ultralytics 是一个用于计算机视觉任务的 Python 库#xff0c;专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现 YOLO#xff08;You Only Look Once#xff09; 系列模型#xff0c;特别是最新的 YOLOv8。 1. YOLO 是什么#xff1f;
YO…ultralytics 是一个用于计算机视觉任务的 Python 库专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现 YOLOYou Only Look Once 系列模型特别是最新的 YOLOv8。 1. YOLO 是什么
YOLO 是一种流行的目标检测算法以其速度快和精度高而闻名。YOLO 的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题直接预测目标的边界框和类别。
YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本由 Ultralytics 团队开发和维护。YOLOv8 支持多种任务包括目标检测、实例分割和图像分类。 2. ultralytics 的功能
ultralytics 提供了以下主要功能
1目标检测Object Detection 检测图像或视频中的物体并返回每个物体的类别和边界框。 示例代码 from ultralytics import YOLO# 加载预训练模型
model YOLO(yolov8n.pt)# 对图像进行推理
results model(https://ultralytics.com/images/bus.jpg)# 显示结果
results[0].show()2实例分割Instance Segmentation 检测图像中的物体并返回每个物体的类别、边界框和像素级掩码。 示例代码 from ultralytics import YOLO# 加载预训练模型
model YOLO(yolov8n-seg.pt) # 使用 YOLOv8 实例分割模型# 对图像进行推理
results model(https://ultralytics.com/images/bus.jpg)# 显示结果
results[0].show()3图像分类Image Classification 对图像进行分类返回图像的类别标签。 示例代码 from ultralytics import YOLO# 加载预训练模型
model YOLO(yolov8n-cls.pt) # 使用 YOLOv8 分类模型# 对图像进行推理
results model(https://ultralytics.com/images/bus.jpg)# 显示结果
results[0].show()4模型训练 支持自定义数据集的训练可以训练目标检测、实例分割和分类模型。 示例代码 from ultralytics import YOLO# 加载模型
model YOLO(yolov8n.pt)# 训练模型
results model.train(datacoco128.yaml, epochs10, imgsz640)5模型导出 支持将模型导出为多种格式如 ONNX、TensorRT、CoreML 等以便在不同平台上部署。 示例代码 from ultralytics import YOLO# 加载模型
model YOLO(yolov8n.pt)# 导出模型为 ONNX 格式
model.export(formatonnx)3. ultralytics 的优势
简单易用提供了简洁的 API几行代码即可完成复杂的任务。高性能基于 YOLOv8速度快且精度高。多任务支持支持目标检测、实例分割和图像分类。跨平台支持多种硬件CPU、GPU和部署格式ONNX、TensorRT 等。 4. 适用场景
ultralytics 适用于以下场景
目标检测检测图像或视频中的物体如行人、车辆、动物等。实例分割对图像中的物体进行像素级分割。图像分类对图像进行分类如猫 vs 狗。自定义训练使用自己的数据集训练模型。模型部署将模型导出为 ONNX、TensorRT 等格式用于生产环境。 5. 安装 ultralytics
要使用 ultralytics首先需要安装它
pip install ultralytics6. 官方资源
GitHub 仓库Ultralytics YOLOv8官方文档Ultralytics YOLOv8 Docs预训练模型YOLOv8 Models 总结
ultralytics 是一个功能强大且易于使用的计算机视觉库专注于 YOLO 系列模型的实现和应用。无论是目标检测、实例分割还是图像分类ultralytics 都能提供高效的解决方案。
