Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Echtzeit-Objekterkennung und -verfolgung mit YOLOv8 auf benutzerdefiniertem Datensatz: Vollständiges Tutorial
Echtzeit-Objekterkennung und -verfolgung mit YOLOv8 auf benutzerdefiniertem Datensatz: Vollständiges Tutorial
In diesem Video-Tutorial stellt der Moderator einen benutzerdefinierten Datensatz mit Bildern von Autos, Lastwagen, Motorrädern, Pickups, Flugzeugen und Wohnmobilen vor, der verwendet wird, um die Implementierung von YOLOv8 mit Erkennung und Verfolgung zu demonstrieren. Sie erläutern die Bedeutung eines ausgewogenen Datensatzes und bieten Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Navigieren im GitHub-Repository, zum Einrichten der erforderlichen Umgebung und zum Implementieren der Objektverfolgung mithilfe des Deep-Sort-Algorithmus. Der Moderator erörtert auch die Konfusionsmatrix und die Bedeutung von Trainings- und Validierungsverlusten, während er die Genauigkeit des Modells testet, indem er die Inferenz mit einem von Google Drive heruntergeladenen Demovideo durchführt. Abschließend geben sie die Notizbuchdatei für die Zusammenarbeit an Interessierte weiter.
Segmentierung und Verfolgung von Objekten in Echtzeit mit YOLOv8 auf einem benutzerdefinierten Datensatz: Vollständiges Tutorial
Segmentierung und Verfolgung von Objekten in Echtzeit mit YOLOv8 auf einem benutzerdefinierten Datensatz: Vollständiges Tutorial
Dieses Video-Tutorial ist eine umfassende Anleitung zur Verwendung von YOLOv8 für die Objektsegmentierung in Echtzeit und die Verfolgung benutzerdefinierter Datensätze. Das Tutorial geht durch den gesamten Prozess, einschließlich des Importierens von Datensätzen, des Trainierens benutzerdefinierter Modelle mit YOLOv8- und Deep-Sort-Algorithmen und des Testens der Modelle in Demovideos. Der Referent stellt Code und Bibliotheken bereit, die für die Implementierung erforderlich sind, und präsentiert die Ergebnisse der Vorhersagen des Modells. Sie erklären auch die Konfusionsmatrix und stellen Links bereit, um auf die Ausgabevideos und Polardateien auf GitHub zuzugreifen. Insgesamt ist dieses Tutorial eine großartige Ressource für alle, die mehr über Objektsegmentierung und -verfolgung mit YOLOv8 erfahren möchten.
Verkehrszeichen- und Ampelerkennung und Farberkennung mit YOLOv8
Verkehrszeichen- und Ampelerkennung und Farberkennung mit YOLOv8
Dieses YouTube-Tutorial zeigt die Verwendung von YOLOv8 für die Verkehrszeichenerkennung und Farberkennung. Der Moderator stellt den Datensatz vor, der 17 verschiedene Klassen von Verkehrszeichen mit einer ausgewogenen Bildverteilung enthält. Das YOLOv8-Modell wird über 100 Epochen trainiert und verfeinert, was zu guten mittleren durchschnittlichen Präzisionswerten für iou50 und ioub50 führt. Der Moderator demonstriert, wie die Konfusionsmatrix interpretiert und das Modell anhand des Validierungsdatensatzes validiert wird. Das Modell wird dann auf zwei Demovideos getestet, die beide genaue Erkennungsergebnisse zeigen. Insgesamt schneidet YOLOv8 bei der Erkennung von Verkehrszeichen und Ampeln gut ab.
Erkennung und Segmentierung von Schlaglöchern mit YOLOv8 (Bilder & Videos)| Benutzerdefinierter Datensatz | Vollständiger Leitfaden
Erkennung und Segmentierung von Schlaglöchern mit YOLOv8 (Bilder & Videos)| Benutzerdefinierter Datensatz | Vollständiger Leitfaden
Dieses Video zeigt, wie Sie mit YOLOv8 einen benutzerdefinierten Datensatz für die Erkennung und Segmentierung von Schlaglöchern erstellen. Der Moderator zeigt die Schritte zum Klonen und Kommentieren von Bilddaten und empfiehlt die Verwendung von Google Collab zum Trainieren des Modells. Notwendige Abhängigkeiten für YOLOv8 werden ebenfalls besprochen, sowie die Einrichtung des Datensatzes und das Trainieren des Modells. Das Modell erreichte eine mittlere durchschnittliche Genauigkeit von 0,532 für die Erkennung und 0,531 für die Segmentierung und zeigte eine gute Leistung bei der Erkennung von Schlaglöchern in Videos. Der Moderator beendet das Video, nachdem er das benutzerdefinierte Modell validiert und gute Ergebnisse erzielt hat.
YOLOv8 Benutzerdefinierte Objekterkennung und -verfolgung | Schiffserkennung | Vollständiges Tutorial
YOLOv8 Benutzerdefinierte Objekterkennung und -verfolgung | Schiffserkennung | Vollständiges Tutorial
Das YouTube-Tutorial behandelt die Implementierung von YOLOv8 mit Deep-Sort-Objektverfolgung in einem benutzerdefinierten Datensatz zur Schiffserkennung. Das Video erläutert, wie Sie den Datensatz von RoboFlow herunterladen, ein Projekt in Expense ID einrichten und das Modell in Google Colab trainieren. Das Trainingsskript wurde über 70 Epochen ausgeführt und ergab eine mittlere durchschnittliche Präzision von 0,968 mit IOU 50. Der Moderator analysiert die Verlust- und Durchschnittspräzisionsdiagramme, um zu zeigen, dass das Training für mehr Epochen bessere Ergebnisse liefert. Anschließend demonstrieren sie, wie das Modell anhand eines Validierungsdatensatzes validiert wird, und zeigen die mittlere durchschnittliche Genauigkeit auf Bildern des Validierungsdatensatzes. Schließlich zeigen sie einige Demovideos des Modells in Aktion, einschließlich eines Beispiels einer falschen Vorhersage.
YOLOv8 und VGG16 für Gesicht, Geschlechtserkennung, Gesichtszählung und Personenverfolgung | Benutzerdefinierter Datensatz
YOLOv8 und VGG16 für Gesicht, Geschlechtserkennung, Gesichtszählung und Personenverfolgung | Benutzerdefinierter Datensatz
Das Video-Tutorial erklärt den Prozess der Gesichtserkennung, Geschlechtsklassifizierung, Gesichtszählung und Personenverfolgung mit den Modellen YOLOv8 und VGG16. Das Tutorial behandelt verschiedene Aspekte der Implementierung und des Trainings dieser Modelle, einschließlich Datenaufbereitung, Datenerweiterung, Feinabstimmung des vortrainierten VGG16-Modells, Verwendung von Transfer Learning und Training des YOLOv8-Modells für die Gesichtserkennung. Der Referent erklärt außerdem, wie man ein Google Drive in ein Google Colab-Notebook einbindet, auf Bilddatensätze zugreift und diese konvertiert, benötigte Bibliotheken herunterlädt und die Objektverfolgung mit Deepsort integriert. Das Tutorial enthält detaillierte Codeerklärungen zum Zeichnen von Begrenzungsrahmen um erkannte Objekte, zum Integrieren des Geschlechtsklassifizierungsmodells, zum Zählen der Anzahl der Gesichter in einem Frame und zum Zuweisen jedes erkannten Gesichts mit deepsort.update zu einer eindeutigen ID.
Personenzähler mit YOLOv8 und Objektverfolgung | Personenzählung (Betreten und Verlassen)
Personenzähler mit YOLOv8 und Objektverfolgung | Personenzählung (Betreten und Verlassen)
Das Video erklärt, wie man mit YOLOv8 und Objektverfolgung einen Personenzähler erstellt. Der Prozess umfasst das Erkennen von Objekten mit eindeutigen IDs, das Finden der Mittelkoordinate des erkannten Objekts, das Verfolgen von Objekten mit Deep SORT und das Erkennen, wenn Objekte bestimmte Linien überqueren, um die Anzahl der Personen zu zählen, die einen bestimmten Bereich betreten und verlassen. Die eindeutigen IDs werden in Listen gespeichert, um die Personen zu zählen, die den Bereich betreten und verlassen, und die Zählungen werden grafisch mit grünen und roten Kreisen angezeigt. Das Video enthält auch Code für das Projekt und demonstriert die Ausgabe des Systems in Echtzeit.
Objekterkennung, Verfolgung, Unschärfe und Zählung in Echtzeit mit YOLOv8: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Objekterkennung, Verfolgung, Unschärfe und Zählung in Echtzeit mit YOLOv8: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Dieses Tutorial konzentriert sich auf die Implementierung von Objektunschärfe und Zählung mit Objekterkennung und -verfolgung in Echtzeit mit YOLOv8. Das Tutorial enthält Schritte zum Herunterladen der erforderlichen Dateien, einschließlich Deep Sort-Dateien für die Objektverfolgung und ein Beispielvideo zum Testen. Das Tutorial verwendet die CV2-Bibliothek von OpenCV zum Verwischen der erkannten Objekte und stellt Code für die Objekterkennung, Verfolgung und Verwischung bereit. Der Referent demonstriert den Vorgang zum Bestimmen der Koordinaten des Begrenzungsrahmens, zum Zuschneiden des Bildes und zum Anwenden der Unschärfefunktion. Darüber hinaus erklärt der Moderator den Code zum Zählen der Gesamtzahl von Objekten in jedem Frame mithilfe eines Wörterbuchs und demonstriert, wie der Code Objekte erkennt, verfolgt und unkenntlich macht, während er die Gesamtzahl von Objekten in jedem Frame anzeigt. Insgesamt sind die Ergebnisse gut und ein GitHub-Repository für das Projekt wird in der Beschreibung bereitgestellt.
Trainieren Sie YOLOv8 auf einem benutzerdefinierten Datensatz | Erkennung und Erkennung von Zeichensprachen-Alphabeten mit YOLOv8
Trainieren Sie YOLOv8 auf einem benutzerdefinierten Datensatz | Erkennung und Erkennung von Zeichensprachen-Alphabeten mit YOLOv8
Das Video demonstriert die Implementierung von YOLOv8 in einem benutzerdefinierten Datensatz zur Erkennung und Erkennung von Gebärdensprachalphabet. Der Prozess umfasst das Herunterladen des Datensatzes, das Trainieren des Modells für 50 Epochen und das Bewerten seiner Leistung unter Verwendung der Konfusionsmatrix und der Trainings- und Validierungsverluste. Der Moderator erörtert auch, wie die Vorhersagen des Modells für den Validierungsbatch und Bilder, die nicht für das Training verwendet werden, validiert werden, um zu bestimmen, wie es sich auf verschiedenen Bildern verhält. Das trainierte Modell wird dann anhand der Bilder des Validierungsdatensatzes validiert und getestet, und eine Demo-Videoinferenz wird mit guten Ergebnissen gezeigt. Insgesamt hebt das Video die Anwendung von YOLOv8 für benutzerdefiniertes Dataset-Training und Objekterkennung hervor.
YOLOv8-Segmentierung mit Objektverfolgung: Schritt-für-Schritt-Code-Implementierung | Google Colab | Fenster
YOLOv8-Segmentierung mit Objektverfolgung: Schritt-für-Schritt-Code-Implementierung | Google Colab | Fenster
Dieses Video-Tutorial bietet eine umfassende Anleitung zur Implementierung der YOLOv8-Segmentierung mit Deep-Sort-Tracking-ID plus Trails. Der Moderator führt die Zuschauer durch den Prozess des Imports der erforderlichen Skriptdateien, der Installation von Abhängigkeiten und der Einrichtung des erforderlichen Verzeichnisses für die Segmentierung und Objektverfolgung mit Deep Sort. Das Tutorial umfasst eine Demonstration der Objektverfolgung mit eindeutigen IDs und Bewegungsspuren sowie eine Diskussion über das GitHub-Repository, das Lösungscode mit einem Klick für YOLOv8-Segmentierung und Deep-Sort-Verfolgung bereitstellt. Das Tutorial stellt auch ein Patreon-Programm mit exklusivem Zugriff auf Video-Tutorials vor, die nicht auf den YouTube-Kanal hochgeladen werden. Insgesamt bietet das Tutorial eine schrittweise Erklärung der Codeimplementierung für die YOLOv8-Segmentierung mit Objektverfolgung.