En mode détection, le modèle renvoie des classes, des boîtes englobantes et des scores. Vous pouvez utiliser des poids préentraînés ou entraîner une variante sur un jeu de données annoté.
Précisez d’abord ce qu’est un objet.
Pour un exercice avec une caméra d'entrepôt, demander de repérer des cartons est un point de départ. Décidez si les cartons partiellement masqués et les emballages visibles dans un reflet doivent compter. Ultralytics YOLO renvoie des boîtes englobantes, des classes et des scores. Comparez votre besoin à la liste de classes des poids choisis. Si une classe manque, vous aurez besoin de vos propres annotations et d'un test distinct après l'entraînement.
Le seuil affecte deux types d'erreurs
Prenez quelques cadres de formation avec de petits objets près du bord, des sujets similaires et une scène vide. Sur un ensemble, comparez différents seuils. Un seuil plus strict peut supprimer les faux cadres tout en masquant la détection utile. Notez les deux effets, pas seulement le nombre de déclenchements. Si la caméra fonctionne sous un éclairage différent, laissez une partie de ces images séparément.
Comment marquer un échantillon de contrôle
Définissez des règles de cadre pour un objet partiellement visible et fixez comment marquer plusieurs instances se chevauchant. Les images d'une vidéo sont presque identiques. Divisez par entrée ou date si vous voulez voir le comportement sur les nouvelles scènes. Avant l'introduction de travail, vérifiez la latence informatique, la taille d'entrée sélectionnée et la licence. Un bon exemple montre le format du résultat, mais les conditions d'utilisation et la fiabilité sont vérifiées séparément. Fixez les paramètres pour répéter les mesures plus tard. Conservez plusieurs images de contrôle à côté du résultat.
Pour quelles tâches convient-il
- Vérifier la reconnaissance des objets sur les images de test
- Comparer les sauts et les cadres supplémentaires à différents seuils
Les points forts
- Il existe des modes de prédiction et d'apprentissage distincts
- La documentation décrit les entrées, les seuils et les formats de résultats
Limites
- Le modèle pré-éduqué est limité à un ensemble de classes
- Le seuil de confiance ne remplace pas l'échantillon de contrôle
Choix et conditions
- Mode gratuit
- Oui
- Période d'essai
- Non confirmé
- Sans inscription
- Non confirmé
- Interface en russe
- Non confirmé
- Installation locale
- Oui
- API
- Non confirmé
« Non confirmé » signifie que les informations disponibles ne suffisent pas. La fonctionnalité peut exister ; vérifiez les conditions du développeur.
- Formats d’entrée
- Image, Vidéo
- Résultat
- Données
Conditions
Ultralytics publie les conditions de l'AGPL et la version commerciale de la licence. Avant d'implémenter, vérifiez les conditions de code et de pondération pour votre méthode d'utilisation. Le modèle pré-enseigné se limite à un ensemble de classes.De la tâche au premier résultat
Exemple pratique
- Tâche
- Vérifier la reconnaissance des objets sur les images de test
- Que préparer
- Cadres de formation avec des objets célèbres, des sujets similaires et une scène vide.
Consigne ou requête
Lancez le détecteur sur les mêmes images à différents seuils. Conservez les classes, les coordonnées du cadre et de l'évaluation.
Résultat attendu
Liste des cadres, des omissions et des déclenchements inutiles corrects avec indication du seuil.
Comment vérifier le résultat
- Regardez séparément les classes et les objets rares sur le bord du cadre.
- Vérifiez que le personnel d'entraînement n'est pas inclus dans l'échantillon de test.
Cet exemple pédagogique préparé par la rédaction décrit une tâche ; il ne présente pas le résultat d’un test personnel du service. Vérifiez la disponibilité du mode requis, les droits sur les fichiers d’origine et les conditions d’utilisation du résultat.
Vérifier les détails
Sources officielles
- Prédictions avec Ultralytics YOLO
- Formation des modèles Ultralytics YOLO
- Conditions officielles de licence Ultralytics
La description est faite à partir des matériaux du développeur. Les fonctionnalités, les prix et la disponibilité peuvent varier; vérifiez la source avant de l'utiliser.