ultralytics 是什么?
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 YOLO(You 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(data="coco128.yaml", epochs=10, imgsz=640)
(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(format="onnx")
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 ultralytics
6. 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。
相关文章:
ultralytics 是什么?
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 YOLO(You Only Look Once) 系列模型,特别是最新的 YOLOv8。 1. YOLO 是什么? YO…...
AI竞争:从技术壁垒到用户数据之争
标题:AI竞争:从技术壁垒到用户数据之争 文章信息摘要: AI市场呈现开放模型与封闭模型并存的双轨发展态势,但核心竞争力已从模型技术转向用户数据积累和使用习惯培养。商业模式正在多元化发展,从早期的价格战转向subsc…...

MySQL 主从复制(单组传统复制,GTID复制。双主复制)
案例环境 单组复制 master: 192.168.180.143 slave01:192.168.180.144 双组复制 master01:192.168.180.143 master02:192.168.180.144 案例过程 准备工作 关闭所有防火墙 setenforce 0 && systemctl stop firewa…...

python学opencv|读取图像(四十)掩模:三通道图像的局部覆盖
【1】引言 前序学习了使用numpy创建单通道的灰色图像,并对灰色图像的局部进行了颜色更改,相关链接为: python学opencv|读取图像(九)用numpy创建黑白相间灰度图_numpy生成全黑图片-CSDN博客 之后又学习了使用numpy创…...
vue3 中如何监听 props 中的值的变化
在 Vue 3 中,你可以使用 watch 函数来监听组件的 props 值的变化。watch 函数允许你观察一个或多个响应式数据源,并在这些数据源发生变化时执行回调函数。 以下是一个示例,展示了如何在 Vue 3 中使用 watch 来监听 props 中的值的变化&#…...

Scrapy之一个item包含多级页面的处理方案
目标 在实际开发过程中,我们所需要的数据往往需要通过多个页面的数据汇总得到,通过列表获取到的数据只有简单的介绍。站在Scrapy框架的角度来看,实际上就是考虑如何处理一个item包含多级页面数据的问题。本文将以获取叶子猪网站的手游排行榜及…...
hive 自动检测、自动重启、记录检测日志、自动清理日志
最终效果 定时检测hive运行状态,进程不存在或者进程存在但是不监听端口的hiveserver2,自动重新拉起每次检测脚本执行的日志都会保存在log目录下.check文件,每一个月一个文件每月15日,删除2月前的检测日志开启hive自带日志输出后&…...

HFSS同轴替换波端口
波端口仿真正常 将波端口换成内径内径0.3mm外径0.6mm同轴之后 结果很不对 换成下面的尺寸就好了...

【2024年华为OD机试】 (C卷,100分)- 素数之积(JavaScriptJava PythonC/C++)
一、问题描述 RSA 因数分解问题 题目描述 RSA 加密算法在网络安全世界中无处不在,它利用了极大整数因数分解的困难度。数据越大,安全系数越高。给定一个 32 位正整数,请对其进行因数分解,找出是哪两个素数的乘积。 输入描述 …...
【C++模板】:如何判断自定义类型是否实现某个函数
一、引子 偶尔我们会面对这样的尴尬的场景,我们需要显示的去判断在某个自定义类型中,是否已经提供了我们期待的API接口,以避免产生“莫须有”的错误。阁下该如何破解此问题! 这里,直接给出一种通用的方法,…...

基于微信小程序的汽车保养系统设计与实现(LW+源码+讲解)
专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导,欢迎高校老师/同行前辈交流合作✌。 技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、小程序、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容:…...

电子应用设计方案102:智能家庭AI鱼缸系统设计
智能家庭 AI 鱼缸系统设计 一、引言 智能家庭 AI 鱼缸系统旨在为鱼类提供一个健康、舒适的生活环境,同时为用户提供便捷的管理和观赏体验。 二、系统概述 1. 系统目标 - 自动维持水质稳定,包括水温、酸碱度、硬度和溶氧量等关键指标。 - 智能投食&…...
【Elasticsearch】RestClient操作文档
RestClient操作文档 新增文档实体类API语法 查询文档删除文档修改文档批量导入文档小结 新增文档 将数据库中的信息导入elasticsearch中 以商品数据为例 实体类 定义一个索引库结构对应的实体。 Data ApiModel(description "索引库实体") public class ItemDoc{…...

内存条的构造、原理及性能参数
内存条的构造、原理及性能参数 一、内存条的构造1.1 外观结构1.1.1 芯片:大脑1.1.2 PCB板:骨架1.1.3 金手指:接口1.1.4 电容电阻:稳压、稳流1.1.5 防呆缺口:防错 1.2 内部层次结构 二、内存条的工作原理2.1 数据的“搬…...

鸿蒙模块概念和应用启动相关类(HAP、HAR、HSP、AbilityStage、UIAbility、WindowStage、window)
目录 鸿蒙模块概念 HAP entry feature har shared 使用场景 HAP、HAR、HSP介绍 HAP、HAR、HSP开发 应用的启动 AbilityStage UIAbility WindowStage Window 拉起应用到显示到前台流程 鸿蒙模块概念 HAP hap包是手机安装的最小单元,1个app包含一个或…...
SQLark 百灵连接工具便捷功能之生成数据库测试数据
参考此文: SQLark百灵连接工具--数据生成...
ChirpIoT技术的优势以及局限性
ChirpIoT是一种由上海磐启微电子开发的国产无线射频通讯技术,ChirpIoT技术基于磐启多年对雷达等线性扩频信号的深入研究,并在此基础上对线性扩频信号的变化进行了改进,实现了远距离传输的一种无线通信技术。相关产品型号有E29-400T22D、E290-…...
Jetpack架构组件学习——使用Glance实现桌面小组件
基本使用 1.添加依赖 添加Glance依赖: // For AppWidgets supportimplementation "androidx.glance:glance-appwidget:1.1.0"// For interop APIs with Material 3implementation "androidx.glance:glance-material3:1.1.0"// For interop APIs with Mater…...

C++函数——fill
在C中,std::fill 是标准库提供的一个算法适用于几乎所有类型的容器,只要这些容器支持迭代器操作。具体来说,std::fill 的适用性取决于容器是否提供了满足其要求的迭代器类型,用于将指定范围内的所有元素设置为某个特定值。它是一个…...

二叉树(了解)c++
二叉树是一种特殊的树型结构,它的特点是: 每个结点至多只有2棵子树(即二叉树中不存在度大于2的结点) 并且二叉树的子树有左右之分,其次序不能任意颠倒,因此是一颗有序树 以A结点为例,左边的B是它的左孩子,右边的C是…...
C++:std::is_convertible
C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...
React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践
一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强,React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 (1)使用React Native…...

[ICLR 2022]How Much Can CLIP Benefit Vision-and-Language Tasks?
论文网址:pdf 英文是纯手打的!论文原文的summarizing and paraphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误,若有发现欢迎评论指正!文章偏向于笔记,谨慎食用 目录 1. 心得 2. 论文逐段精读 2.1. Abstract 2…...

屋顶变身“发电站” ,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网!
5月28日,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网发电,该项目位于内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗,项目利用中天合创聚乙烯、聚丙烯仓库屋面作为场地建设光伏电站,总装机容量为9.96MWp。 项目投运后,每年可节约标煤3670…...

微服务商城-商品微服务
数据表 CREATE TABLE product (id bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 商品id,cateid smallint(6) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 类别Id,name varchar(100) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商品名称,subtitle varchar(200) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商…...
【C语言练习】080. 使用C语言实现简单的数据库操作
080. 使用C语言实现简单的数据库操作 080. 使用C语言实现简单的数据库操作使用原生APIODBC接口第三方库ORM框架文件模拟1. 安装SQLite2. 示例代码:使用SQLite创建数据库、表和插入数据3. 编译和运行4. 示例运行输出:5. 注意事项6. 总结080. 使用C语言实现简单的数据库操作 在…...

面向无人机海岸带生态系统监测的语义分割基准数据集
描述:海岸带生态系统的监测是维护生态平衡和可持续发展的重要任务。语义分割技术在遥感影像中的应用为海岸带生态系统的精准监测提供了有效手段。然而,目前该领域仍面临一个挑战,即缺乏公开的专门面向海岸带生态系统的语义分割基准数据集。受…...

iview框架主题色的应用
1.下载 less要使用3.0.0以下的版本 npm install less2.7.3 npm install less-loader4.0.52./src/config/theme.js文件 module.exports {yellow: {theme-color: #FDCE04},blue: {theme-color: #547CE7} }在sass中使用theme配置的颜色主题,无需引入,直接可…...
为什么要创建 Vue 实例
核心原因:Vue 需要一个「控制中心」来驱动整个应用 你可以把 Vue 实例想象成你应用的**「大脑」或「引擎」。它负责协调模板、数据、逻辑和行为,将它们变成一个活的、可交互的应用**。没有这个实例,你的代码只是一堆静态的 HTML、JavaScript 变量和函数,无法「活」起来。 …...
华为OD最新机试真题-数组组成的最小数字-OD统一考试(B卷)
题目描述 给定一个整型数组,请从该数组中选择3个元素 组成最小数字并输出 (如果数组长度小于3,则选择数组中所有元素来组成最小数字)。 输入描述 行用半角逗号分割的字符串记录的整型数组,0<数组长度<= 100,0<整数的取值范围<= 10000。 输出描述 由3个元素组成…...