thanhuyenngophuong
New member
#Yolov8 #C ++ #object phát hiện #deep Học #computer Vision ### C ++ Yolov8: Phát hiện đối tượng với học sâu
Bạn chỉ nhìn một lần (Yolo) là một gia đình phổ biến các thuật toán học tập sâu để phát hiện đối tượng.Yolov8 là phiên bản mới nhất của Yolo, và nó nhanh hơn và chính xác hơn các phiên bản trước.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov8 để thực hiện phát hiện đối tượng trong C ++.
Chúng tôi sẽ sử dụng khung [darknet] (Darknet: Open Source Neural Networks in C) để đào tạo và triển khai mô hình Yolov8 của chúng tôi.Darknet là một khung nguồn mở phổ biến để học sâu, và nó rất phù hợp cho các nhiệm vụ phát hiện đối tượng.
## 1. Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần cài đặt các phụ thuộc sau:
* [CUDA] (CUDA Toolkit - Free Tools and Training)
* [Cudnn] (CUDA Deep Neural Network)
* [OpenCV] (Home)
* [Darknet] (Darknet: Open Source Neural Networks in C)
Khi bạn đã cài đặt các phụ thuộc, bạn có thể sao chép kho lưu trữ Darknet và biên dịch mã.
`` `
Git Clone GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks
CD Darknet
làm
`` `
## 2. Đào tạo một mô hình Yolov8
Để đào tạo mô hình Yolov8, bạn sẽ cần tạo một bộ dữ liệu hình ảnh và nhãn.Các hình ảnh trong tập dữ liệu phải chứa các đối tượng mà bạn muốn phát hiện.Các nhãn cho mỗi hình ảnh sẽ chỉ ra lớp của mỗi đối tượng trong hình ảnh.
Khi bạn đã tạo bộ dữ liệu, bạn có thể đào tạo mô hình Yolov8 bằng lệnh sau:
`` `
./darknet Máy dò Train CFG/Yolov8.CFG Yolov8.
`` `
Quá trình đào tạo sẽ mất vài giờ, tùy thuộc vào kích thước của bộ dữ liệu của bạn.
## 3. Triển khai mô hình Yolov8
Khi bạn đã đào tạo một mô hình Yolov8, bạn có thể triển khai nó để thực hiện phát hiện đối tượng trong thời gian thực.Để làm điều này, bạn sẽ cần tạo tệp * .cfg * chỉ định cấu hình của mô hình của bạn.Tệp * .cfg * nên bao gồm các thông tin sau:
* Đường dẫn đến tệp trọng số cho mô hình của bạn
* Số lượng lớp trong bộ dữ liệu của bạn
* Kích thước của hình ảnh đầu vào
Khi bạn đã tạo tệp * .cfg *, bạn có thể triển khai mô hình Yolov8 của mình bằng lệnh sau:
`` `
./darknet Kiểm tra máy dò CFG/Yolov8.cfg Yolov8. Umeights <Ton-t-Image>
`` `
Lệnh này sẽ thực hiện phát hiện đối tượng trên hình ảnh được chỉ định và xuất kết quả vào bảng điều khiển.
## 4. Kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov8 để thực hiện phát hiện đối tượng trong C ++.Yolov8 là một thuật toán học tập sâu mạnh mẽ có thể được sử dụng để phát hiện các đối tượng trong thời gian thực.Với Yolov8, bạn có thể xây dựng các ứng dụng có thể phát hiện các đối tượng trong hình ảnh, video và thậm chí các luồng video trực tiếp.
### hashtags
* #Yolov8
* #C ++
* #object phát hiện
* #Học kĩ càng
* #tầm nhìn máy tính
=======================================
#Yolov8 #C++ #object detection #deep learning #computer vision ### C++ YOLOv8: Object Detection with Deep Learning
You only look once (YOLO) is a popular family of deep learning algorithms for object detection. YOLOv8 is the latest version of YOLO, and it is faster and more accurate than previous versions. In this article, we will show you how to use YOLOv8 to perform object detection in C++.
We will be using the [Darknet](https://pjreddie.com/darknet/) framework to train and deploy our YOLOv8 model. Darknet is a popular open-source framework for deep learning, and it is well-suited for object detection tasks.
## 1. Getting Started
To get started, you will need to install the following dependencies:
* [CUDA](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)
* [CUDNN](https://developer.nvidia.com/cudnn)
* [OpenCV](https://opencv.org/)
* [Darknet](https://pjreddie.com/darknet/)
Once you have installed the dependencies, you can clone the Darknet repository and compile the code.
```
git clone GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks
cd darknet
make
```
## 2. Training a YOLOv8 Model
To train a YOLOv8 model, you will need to create a dataset of images and labels. The images in the dataset should contain the objects that you want to detect. The labels for each image should indicate the class of each object in the image.
Once you have created the dataset, you can train the YOLOv8 model using the following command:
```
./darknet detector train cfg/yolov8.cfg yolov8.weights <path-to-dataset>
```
The training process will take several hours, depending on the size of your dataset.
## 3. Deploying a YOLOv8 Model
Once you have trained a YOLOv8 model, you can deploy it to perform object detection in real-time. To do this, you will need to create a *.cfg* file that specifies the configuration of your model. The *.cfg* file should include the following information:
* The path to the weights file for your model
* The number of classes in your dataset
* The size of the input images
Once you have created the *.cfg* file, you can deploy your YOLOv8 model using the following command:
```
./darknet detector test cfg/yolov8.cfg yolov8.weights <path-to-image>
```
This command will perform object detection on the specified image and output the results to the console.
## 4. Conclusion
In this article, we showed you how to use YOLOv8 to perform object detection in C++. YOLOv8 is a powerful deep learning algorithm that can be used to detect objects in real-time. With YOLOv8, you can build applications that can detect objects in images, videos, and even live video streams.
### Hashtags
* #Yolov8
* #C++
* #object detection
* #deep learning
* #computer vision
Bạn chỉ nhìn một lần (Yolo) là một gia đình phổ biến các thuật toán học tập sâu để phát hiện đối tượng.Yolov8 là phiên bản mới nhất của Yolo, và nó nhanh hơn và chính xác hơn các phiên bản trước.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov8 để thực hiện phát hiện đối tượng trong C ++.
Chúng tôi sẽ sử dụng khung [darknet] (Darknet: Open Source Neural Networks in C) để đào tạo và triển khai mô hình Yolov8 của chúng tôi.Darknet là một khung nguồn mở phổ biến để học sâu, và nó rất phù hợp cho các nhiệm vụ phát hiện đối tượng.
## 1. Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần cài đặt các phụ thuộc sau:
* [CUDA] (CUDA Toolkit - Free Tools and Training)
* [Cudnn] (CUDA Deep Neural Network)
* [OpenCV] (Home)
* [Darknet] (Darknet: Open Source Neural Networks in C)
Khi bạn đã cài đặt các phụ thuộc, bạn có thể sao chép kho lưu trữ Darknet và biên dịch mã.
`` `
Git Clone GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks
CD Darknet
làm
`` `
## 2. Đào tạo một mô hình Yolov8
Để đào tạo mô hình Yolov8, bạn sẽ cần tạo một bộ dữ liệu hình ảnh và nhãn.Các hình ảnh trong tập dữ liệu phải chứa các đối tượng mà bạn muốn phát hiện.Các nhãn cho mỗi hình ảnh sẽ chỉ ra lớp của mỗi đối tượng trong hình ảnh.
Khi bạn đã tạo bộ dữ liệu, bạn có thể đào tạo mô hình Yolov8 bằng lệnh sau:
`` `
./darknet Máy dò Train CFG/Yolov8.CFG Yolov8.
`` `
Quá trình đào tạo sẽ mất vài giờ, tùy thuộc vào kích thước của bộ dữ liệu của bạn.
## 3. Triển khai mô hình Yolov8
Khi bạn đã đào tạo một mô hình Yolov8, bạn có thể triển khai nó để thực hiện phát hiện đối tượng trong thời gian thực.Để làm điều này, bạn sẽ cần tạo tệp * .cfg * chỉ định cấu hình của mô hình của bạn.Tệp * .cfg * nên bao gồm các thông tin sau:
* Đường dẫn đến tệp trọng số cho mô hình của bạn
* Số lượng lớp trong bộ dữ liệu của bạn
* Kích thước của hình ảnh đầu vào
Khi bạn đã tạo tệp * .cfg *, bạn có thể triển khai mô hình Yolov8 của mình bằng lệnh sau:
`` `
./darknet Kiểm tra máy dò CFG/Yolov8.cfg Yolov8. Umeights <Ton-t-Image>
`` `
Lệnh này sẽ thực hiện phát hiện đối tượng trên hình ảnh được chỉ định và xuất kết quả vào bảng điều khiển.
## 4. Kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov8 để thực hiện phát hiện đối tượng trong C ++.Yolov8 là một thuật toán học tập sâu mạnh mẽ có thể được sử dụng để phát hiện các đối tượng trong thời gian thực.Với Yolov8, bạn có thể xây dựng các ứng dụng có thể phát hiện các đối tượng trong hình ảnh, video và thậm chí các luồng video trực tiếp.
### hashtags
* #Yolov8
* #C ++
* #object phát hiện
* #Học kĩ càng
* #tầm nhìn máy tính
=======================================
#Yolov8 #C++ #object detection #deep learning #computer vision ### C++ YOLOv8: Object Detection with Deep Learning
You only look once (YOLO) is a popular family of deep learning algorithms for object detection. YOLOv8 is the latest version of YOLO, and it is faster and more accurate than previous versions. In this article, we will show you how to use YOLOv8 to perform object detection in C++.
We will be using the [Darknet](https://pjreddie.com/darknet/) framework to train and deploy our YOLOv8 model. Darknet is a popular open-source framework for deep learning, and it is well-suited for object detection tasks.
## 1. Getting Started
To get started, you will need to install the following dependencies:
* [CUDA](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)
* [CUDNN](https://developer.nvidia.com/cudnn)
* [OpenCV](https://opencv.org/)
* [Darknet](https://pjreddie.com/darknet/)
Once you have installed the dependencies, you can clone the Darknet repository and compile the code.
```
git clone GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks
cd darknet
make
```
## 2. Training a YOLOv8 Model
To train a YOLOv8 model, you will need to create a dataset of images and labels. The images in the dataset should contain the objects that you want to detect. The labels for each image should indicate the class of each object in the image.
Once you have created the dataset, you can train the YOLOv8 model using the following command:
```
./darknet detector train cfg/yolov8.cfg yolov8.weights <path-to-dataset>
```
The training process will take several hours, depending on the size of your dataset.
## 3. Deploying a YOLOv8 Model
Once you have trained a YOLOv8 model, you can deploy it to perform object detection in real-time. To do this, you will need to create a *.cfg* file that specifies the configuration of your model. The *.cfg* file should include the following information:
* The path to the weights file for your model
* The number of classes in your dataset
* The size of the input images
Once you have created the *.cfg* file, you can deploy your YOLOv8 model using the following command:
```
./darknet detector test cfg/yolov8.cfg yolov8.weights <path-to-image>
```
This command will perform object detection on the specified image and output the results to the console.
## 4. Conclusion
In this article, we showed you how to use YOLOv8 to perform object detection in C++. YOLOv8 is a powerful deep learning algorithm that can be used to detect objects in real-time. With YOLOv8, you can build applications that can detect objects in images, videos, and even live video streams.
### Hashtags
* #Yolov8
* #C++
* #object detection
* #deep learning
* #computer vision
