duongchuan.khoa
New member
### Yolov8 với Python
Yolov8 là một mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến có thể được sử dụng để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video.Đó là một mô hình học tập sâu được phát triển bởi nhóm tại Soltralytics.Yolov8 dựa trên mô hình Yolov3, nhưng nó đã được cải thiện theo một số cách, bao gồm cả việc sử dụng mạng xương sống mới và bổ sung các tính năng mới.
Yolov8 có thể được sử dụng với nhiều ngôn ngữ lập trình, nhưng nó được sử dụng phổ biến nhất với Python.Điều này là do Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và linh hoạt, rất phù hợp với các nhiệm vụ học máy.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov8 với Python.Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách cài đặt các phụ thuộc cần thiết và sau đó chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua quá trình đào tạo và thử nghiệm mô hình Yolov8.
### Điều kiện tiên quyết
Để sử dụng Yolov8 với Python, bạn sẽ cần các phụ thuộc sau:
* Python 3.6 trở lên
* Pytorch 1.8 trở lên
* Torchvision 0,9 trở lên
* OpenCV 4.5 trở lên
Bạn có thể cài đặt các phụ thuộc này bằng các lệnh sau:
`` `
Pip Cài đặt Torch == 1.8.1+Cu111 Torchvision == 0.9.1+Cu111 -f https://doad.pytorch.org/whl/torch_stable.html
PIP Cài đặt OpenCV-Python
`` `
### Đào tạo một mô hình Yolov8
Để đào tạo một mô hình Yolov8, bạn sẽ cần phải có một bộ dữ liệu hình ảnh có chứa các đối tượng mà bạn muốn phát hiện.Bạn có thể sử dụng bất kỳ bộ dữ liệu nào mà bạn thích, nhưng chúng tôi sẽ sử dụng [Bộ dữ liệu Coco] (COCO - Common Objects in Context).
Bộ dữ liệu Coco chứa hơn 118.000 hình ảnh được chia thành 80 loại khác nhau.Để đào tạo mô hình Yolov8 trên bộ dữ liệu Coco, bạn sẽ cần làm theo các bước sau:
1. Tải xuống bộ dữ liệu Coco.
2. Trích xuất các tập tin dữ liệu.
3. Tạo một thư mục mới gọi là `data`.
4. Sao chép các thư mục `Train2017` và` Val2017` từ bộ dữ liệu Coco vào thư mục `data`.
5. Tạo một tệp mới gọi là `coco.yaml` trong thư mục` data`.
6. Dán mã sau vào tệp `coco.yaml`:
`` `
# Cấu hình bộ dữ liệu Coco
các lớp học:
- người
- xe đạp
- xe hơi
- Xe máy
- Máy bay
- xe buýt
- xe lửa
- xe tải
- thuyền
- đèn giao thông
- Tấm vòi chữa cháy
- biển báo dừng
- Đồng hồ đỗ xe
- Băng ghế
- Chim
- con mèo
- chó
- ngựa
- con cừu
- Bò
- con voi
- con gấu
- ngựa vằn
- hươu cao cổ
xe lửa:
- Dữ liệu/Train2017/
Val:
- Dữ liệu/Val2017/
# Số lượng lớp trong bộ dữ liệu
Num_Classes: 80
# Kích cỡ hình
IMG_SIZE: 608
# Tỷ lệ học
LR: 0,0001
# Kích thước hàng loạt
Batch_Size: 16
# Số lượng kỷ nguyên
Epochs: 100
`` `
7. Huấn luyện mô hình Yolov8 bằng lệnh sau:
`` `
Python Train.py -Config Coco.Yaml
`` `
Quá trình đào tạo sẽ mất vài giờ để hoàn thành.Khi quá trình đào tạo hoàn tất, bạn sẽ có một mô hình Yolov8 được đào tạo mà bạn có thể sử dụng để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video.
### Kiểm tra mô hình Yolov8
Để kiểm tra mô hình Yolov8, bạn sẽ cần có một bộ hình ảnh hoặc video mà bạn muốn phát hiện các đối tượng./host.robots.ox.ac.uk/pascal/voc/voc20
=======================================
### Yolov8 with Python
Yolov8 is a state-of-the-art object detection model that can be used to detect objects in images and videos. It is a deep learning model that was developed by the team at Ultralytics. Yolov8 is based on the Yolov3 model, but it has been improved in a number of ways, including the use of a new backbone network and the addition of new features.
Yolov8 can be used with a variety of programming languages, but it is most commonly used with Python. This is because Python is a powerful and versatile programming language that is well-suited for machine learning tasks.
In this article, we will show you how to use Yolov8 with Python. We will start by installing the necessary dependencies and then we will walk you through the process of training and testing a Yolov8 model.
### Prerequisites
To use Yolov8 with Python, you will need the following dependencies:
* Python 3.6 or higher
* PyTorch 1.8 or higher
* Torchvision 0.9 or higher
* OpenCV 4.5 or higher
You can install these dependencies using the following commands:
```
pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install opencv-python
```
### Training a Yolov8 Model
To train a Yolov8 model, you will need to have a dataset of images that contain the objects that you want to detect. You can use any dataset that you like, but we will be using the [COCO dataset](https://cocodataset.org/).
The COCO dataset contains over 118,000 images that are divided into 80 different categories. To train a Yolov8 model on the COCO dataset, you will need to follow these steps:
1. Download the COCO dataset.
2. Extract the dataset files.
3. Create a new directory called `data`.
4. Copy the `train2017` and `val2017` directories from the COCO dataset into the `data` directory.
5. Create a new file called `coco.yaml` in the `data` directory.
6. Paste the following code into the `coco.yaml` file:
```
# COCO dataset configuration
classes:
- person
- bicycle
- car
- motorbike
- airplane
- bus
- train
- truck
- boat
- traffic light
- fire hydrant
- stop sign
- parking meter
- bench
- bird
- cat
- dog
- horse
- sheep
- cow
- elephant
- bear
- zebra
- giraffe
train:
- data/train2017/
val:
- data/val2017/
# Number of classes in the dataset
num_classes: 80
# Image size
img_size: 608
# Learning rate
lr: 0.0001
# Batch size
batch_size: 16
# Number of epochs
epochs: 100
```
7. Train the Yolov8 model using the following command:
```
python train.py --config coco.yaml
```
The training process will take several hours to complete. Once the training process is complete, you will have a trained Yolov8 model that you can use to detect objects in images and videos.
### Testing a Yolov8 Model
To test a Yolov8 model, you will need to have a set of images or videos that you want to detect objects in. You can use any images or videos that you like, but we will be using the [VOC2007 dataset](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc20
Yolov8 là một mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến có thể được sử dụng để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video.Đó là một mô hình học tập sâu được phát triển bởi nhóm tại Soltralytics.Yolov8 dựa trên mô hình Yolov3, nhưng nó đã được cải thiện theo một số cách, bao gồm cả việc sử dụng mạng xương sống mới và bổ sung các tính năng mới.
Yolov8 có thể được sử dụng với nhiều ngôn ngữ lập trình, nhưng nó được sử dụng phổ biến nhất với Python.Điều này là do Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và linh hoạt, rất phù hợp với các nhiệm vụ học máy.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov8 với Python.Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách cài đặt các phụ thuộc cần thiết và sau đó chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua quá trình đào tạo và thử nghiệm mô hình Yolov8.
### Điều kiện tiên quyết
Để sử dụng Yolov8 với Python, bạn sẽ cần các phụ thuộc sau:
* Python 3.6 trở lên
* Pytorch 1.8 trở lên
* Torchvision 0,9 trở lên
* OpenCV 4.5 trở lên
Bạn có thể cài đặt các phụ thuộc này bằng các lệnh sau:
`` `
Pip Cài đặt Torch == 1.8.1+Cu111 Torchvision == 0.9.1+Cu111 -f https://doad.pytorch.org/whl/torch_stable.html
PIP Cài đặt OpenCV-Python
`` `
### Đào tạo một mô hình Yolov8
Để đào tạo một mô hình Yolov8, bạn sẽ cần phải có một bộ dữ liệu hình ảnh có chứa các đối tượng mà bạn muốn phát hiện.Bạn có thể sử dụng bất kỳ bộ dữ liệu nào mà bạn thích, nhưng chúng tôi sẽ sử dụng [Bộ dữ liệu Coco] (COCO - Common Objects in Context).
Bộ dữ liệu Coco chứa hơn 118.000 hình ảnh được chia thành 80 loại khác nhau.Để đào tạo mô hình Yolov8 trên bộ dữ liệu Coco, bạn sẽ cần làm theo các bước sau:
1. Tải xuống bộ dữ liệu Coco.
2. Trích xuất các tập tin dữ liệu.
3. Tạo một thư mục mới gọi là `data`.
4. Sao chép các thư mục `Train2017` và` Val2017` từ bộ dữ liệu Coco vào thư mục `data`.
5. Tạo một tệp mới gọi là `coco.yaml` trong thư mục` data`.
6. Dán mã sau vào tệp `coco.yaml`:
`` `
# Cấu hình bộ dữ liệu Coco
các lớp học:
- người
- xe đạp
- xe hơi
- Xe máy
- Máy bay
- xe buýt
- xe lửa
- xe tải
- thuyền
- đèn giao thông
- Tấm vòi chữa cháy
- biển báo dừng
- Đồng hồ đỗ xe
- Băng ghế
- Chim
- con mèo
- chó
- ngựa
- con cừu
- Bò
- con voi
- con gấu
- ngựa vằn
- hươu cao cổ
xe lửa:
- Dữ liệu/Train2017/
Val:
- Dữ liệu/Val2017/
# Số lượng lớp trong bộ dữ liệu
Num_Classes: 80
# Kích cỡ hình
IMG_SIZE: 608
# Tỷ lệ học
LR: 0,0001
# Kích thước hàng loạt
Batch_Size: 16
# Số lượng kỷ nguyên
Epochs: 100
`` `
7. Huấn luyện mô hình Yolov8 bằng lệnh sau:
`` `
Python Train.py -Config Coco.Yaml
`` `
Quá trình đào tạo sẽ mất vài giờ để hoàn thành.Khi quá trình đào tạo hoàn tất, bạn sẽ có một mô hình Yolov8 được đào tạo mà bạn có thể sử dụng để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video.
### Kiểm tra mô hình Yolov8
Để kiểm tra mô hình Yolov8, bạn sẽ cần có một bộ hình ảnh hoặc video mà bạn muốn phát hiện các đối tượng./host.robots.ox.ac.uk/pascal/voc/voc20
=======================================
### Yolov8 with Python
Yolov8 is a state-of-the-art object detection model that can be used to detect objects in images and videos. It is a deep learning model that was developed by the team at Ultralytics. Yolov8 is based on the Yolov3 model, but it has been improved in a number of ways, including the use of a new backbone network and the addition of new features.
Yolov8 can be used with a variety of programming languages, but it is most commonly used with Python. This is because Python is a powerful and versatile programming language that is well-suited for machine learning tasks.
In this article, we will show you how to use Yolov8 with Python. We will start by installing the necessary dependencies and then we will walk you through the process of training and testing a Yolov8 model.
### Prerequisites
To use Yolov8 with Python, you will need the following dependencies:
* Python 3.6 or higher
* PyTorch 1.8 or higher
* Torchvision 0.9 or higher
* OpenCV 4.5 or higher
You can install these dependencies using the following commands:
```
pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install opencv-python
```
### Training a Yolov8 Model
To train a Yolov8 model, you will need to have a dataset of images that contain the objects that you want to detect. You can use any dataset that you like, but we will be using the [COCO dataset](https://cocodataset.org/).
The COCO dataset contains over 118,000 images that are divided into 80 different categories. To train a Yolov8 model on the COCO dataset, you will need to follow these steps:
1. Download the COCO dataset.
2. Extract the dataset files.
3. Create a new directory called `data`.
4. Copy the `train2017` and `val2017` directories from the COCO dataset into the `data` directory.
5. Create a new file called `coco.yaml` in the `data` directory.
6. Paste the following code into the `coco.yaml` file:
```
# COCO dataset configuration
classes:
- person
- bicycle
- car
- motorbike
- airplane
- bus
- train
- truck
- boat
- traffic light
- fire hydrant
- stop sign
- parking meter
- bench
- bird
- cat
- dog
- horse
- sheep
- cow
- elephant
- bear
- zebra
- giraffe
train:
- data/train2017/
val:
- data/val2017/
# Number of classes in the dataset
num_classes: 80
# Image size
img_size: 608
# Learning rate
lr: 0.0001
# Batch size
batch_size: 16
# Number of epochs
epochs: 100
```
7. Train the Yolov8 model using the following command:
```
python train.py --config coco.yaml
```
The training process will take several hours to complete. Once the training process is complete, you will have a trained Yolov8 model that you can use to detect objects in images and videos.
### Testing a Yolov8 Model
To test a Yolov8 model, you will need to have a set of images or videos that you want to detect objects in. You can use any images or videos that you like, but we will be using the [VOC2007 dataset](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc20
