使用我们的应用程序接口,上传您自己的图像,然后观看Ultralytics YOLO 使用我们预先训练的模型识别物体。 使用图片 试用HUB App 使用网络摄像头 即将推出 模型 选择 YOLOv8nYOLOv8sYOLOv8mYOLOv8l 图像大小 选择 640320 置信阈值 0 IoU 临界值 0 图片示例 ...
Watch:Ultralytics YOLOv8 Model Overview Key Features Advanced Backbone and Neck Architectures:YOLOv8 employs state-of-the-art backbone and neck architectures, resulting in improvedfeature extractionand object detection performance. Anchor-free Split Ultralytics Head:YOLOv8 adopts an anchor-free split Ul...
YOLOv8 是来自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的对象检测模型系列,提供最先进的性能。 利用以前的 YOLO 版本,YOLOv8 模型更快、更准确,同时为训练模型提供统一框架,以执行 物体检测 实例分割 图像分类 在撰写本文时,许多功能尚未添加到 Ultralytics YOLOv8 存储库中。这包括训练模型的完整导出功能集。此外,Ultral...
YOLOv11/Ultralytics/YOLOv8可视化界面ui设计,基于pyqt5,单文件即插即用,支持文件夹检测及云摄像头检测并保存 本文的可视化界面对于YOLOv11/Ultralytics/YOLOv8的检测、分割、分类、姿势估算(detection, segmentation, obb, classification, and pose estimation)等均可正常显示。本次新增了图片及视频的保存,可以...
今年Ultralytics公司在YOLO之前版本基础上提出了v8版本。这个版本,更像是一个AI视觉处理平台,它不但可以做检测,还可以做分类、分割、跟踪,甚至姿态估计。 然而它的调用和二次开发,也很方便。这太气人了,它不但好用,而且易用。 二、操作和原理指南 Github地址:https://github.com/ultralytics ...
YOLOv8 是来自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的对象检测模型系列,提供最先进的性能。 利用以前的 YOLO 版本,YOLOv8 模型更快、更准确,同时为训练模型提供统一框架,以执行 物体检测 实例分割 图像分类 在撰写本文时,许多功能尚未添加到 Ultralytics YOLOv8 存储库中。这包括训练模型的完整导出功能集。此外,Ultra...
YOLOv8是YOLO系列实时目标检测器的最新版本,在准确性和速度方面提供了尖端的性能。基于以前的YOLO版本的进步,YOLOv8引入了新的功能和优化,使其成为各种应用中各种目标检测任务的理想选择。 YOLOv8官方文档:https://docs.ultralytics.com/ Segment Anything Model(SAM)是一种尖端的图像分割模型,可以进行快速分割,为图...
为了更便捷地使用YOLOv11,尤其是对于没有深度编程经验的用户,一个可视化界面(GUI)显得尤为重要。为此,基于 PySide6 开发了一个YOLOv11/YOLOv8的 可视化界面(GUI),该界面能够实现对 YOLOv11/YOLOv8模型的简单操作,包括模型选择、图片检测、视频检测、摄像头检测并进行结果展示等功能,且完全兼容官方源代码。单文件即...
了解Ultralytics YOLO - 最新的实时对象检测和图像分割技术。了解其功能,最大限度地发挥其在项目中的潜力。
Ultralytics YOLOv8不仅仅是一款强大的目标检测工具,它更像是一位耐心细致的导师,通过一系列详尽的代码示例向开发者们展示了如何高效地运用这一先进技术。从基础的模型加载与图像预测,到复杂的自定义训练流程设置,YOLOv8官方文档中所包含的代码片段几乎覆盖了所有可能遇到的应用场景。例如,在最基本的示例中,只需几行...