使用conda创建虚拟环境,然后安装ultralytics相关环境,测试下yolo命令,主要是为后面使用airockchip/ultralytics_yolov8导出模型创建环境。也可以直接跳到后面模型导出小结,拉取airockchip/ultralytics_yolov8,然后根据工程文件pyproject.toml中的依赖安装环境。 # 使用conda创建虚拟环境 conda create -n yolov8 python=3.9...
YOLOv8 OBB模型是YOLOV8中的一个变体, 专门设计用于检测具有方向的边界框(Oriented Bounding Boxes,OBB),相比传统的水平矩形边界框(Horizontal Bounding Boxes,HBB), OBB模型能够更准确地识别有角度或旋转的物体,适用于航空影像、文本检测等领域。 YOLOv8-OBB模型是在DOTAv1数据集上训练。 DOTAv1数据集有15个类别,...
使用命令:benchmark_app -m yolov8n-cls.xml -d GPU,获得yolov8n-cls.xml模型在AI爱克斯开发板的集成显卡上的异步推理计算性能,如下图所示。 1.6 使用OpenVINO Python API编写YOLOv8 分类模型推理程序 基于OpenVINO Python API的YOLOv8分类模型范例程序yolov8_cls_ov_sync_infer.py的核心源代码,如下所示: 运行...
YOLOv8家族包括五个不同版本的模型，以满足各种应用需求。其中，YOLOv8 Nano以其轻量级和高速性能脱颖而出，而YOLOv8 Extra Large（YOLOv8x）则凭借其卓越的准确性成为准确度至上的选择。其他版本如YOLOv8s、YOLOv8m和YOLOv8l也在速度与精度之间找到了自己的平衡点。YOLOv8的预训练模型 为了充分发挥YOLOv8的性能...
AI教学分析课堂质量评估系统能够实时监测课堂教学活动的诸多细节,AI教学分析课堂质量评估系统通过现场的监控摄像机可精准捕捉师生的面部表情,分析其情绪状态,从而判断学生对课程内容的兴趣程度以及教师的情绪投入情况。同时,借助先进的语音识别功能,系统能实时转录课堂上的师生对话,分析语速、语调、关键词等,进而评估教学互动...
使用YOLOv8进行目标检测任务训练,可以使用以下命令: bash深色版本 yolo detect train data=ai_tod.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=512 解释: data=ai_tod.yaml: 指定数据配置文件。 model=yolov8n.pt: 使用预训练的YOLOv8检测模型(yolov8n)。你可以选择其他大小的模型,如yolov8s、yolov8m、yolov8...
AI智能视频分析盒子 YOLOv8 ai智能视频分析盒是一种集音视频编解码、传输数据、储存、个人行为分析等技术性于一体的工业控制系统级智能分析机器设备。SuiJi-ai智能视频分析盒其外界一般网络摄像头键入视频,可以识别图像中的个人行为,输出异常警报实体模型,完成出现异常情形的立即警报作用。机器设备部署便捷,使用方便,自然...
AI训练师之yolov8目标检测(训练自己的数据集)共计5条视频,包括:01 训练工作流、02 环境搭建、03 yolov8项目介绍等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
转换成功后得到的模型为yolov8m-seg.onnx。 2. 模型部署 2.1 加载onnx模型 首先导入onnxruntime包,然后调用其API加载模型即可: import onnxruntime as ort session = ort.InferenceSession("yolov8m-seg.onnx", providers=["CUDAExecutionProvider"]) ...
YOLOv8是YOLO系列目标检测模型的最新版本。它能够在图像或视频中准确快速地识别和定位多个对象,并实时跟踪它们的移动。相比之前版本,YOLOv8在检测速度和精确度上都有很大提升,同时支持多种额外的计算机视觉任务,如实例分割、姿态估计等。YOLOv8可通过多种格式部署在不同硬件平台上,提供一站式的端到端目标检测解决方案...