การประมวลผลภาพด้วย YOLO (Image Processing with YOLO)
เทคโนโลยีการตรวจจับและจดจำวัตถุแบบรวดเร็วและแม่นยำ
YOLO คืออะไร?
YOLO (You Only Look Once) เป็นอัลกอริทึมสำหรับการตรวจจับวัตถุในภาพ ที่มีจุดเด่นในเรื่องความเร็วและความแม่นยำ โดยสามารถตรวจจับวัตถุในแบบเรียลไทม์
หลักการทำงานของ YOLO
- แบ่งภาพเป็นกริด (Grid) ขนาด
S × S
- ทำนาย Bounding Box และ Class สำหรับแต่ละเซลล์ในกริด
- รวมผลลัพธ์โดยใช้ Non-Maximum Suppression
ข้อดีของ YOLO
- ความเร็วสูง: ประมวลผลภาพได้ในเวลาเรียลไทม์
- End-to-End: ทำการตรวจจับและจำแนกวัตถุในขั้นตอนเดียว
- ความแม่นยำ: เหมาะสำหรับภาพที่มีความซับซ้อน
การเริ่มต้นใช้งาน YOLO
เพื่อเริ่มต้นใช้งาน YOLO คุณสามารถติดตั้งและใช้งานได้ดังนี้:
1. การติดตั้ง YOLO
คุณสามารถติดตั้ง YOLO โดยใช้คำสั่ง pip ใน Python:
pip install ultralytics
2. การโหลดโมเดล
หลังการติดตั้งเสร็จสิ้น คุณสามารถโหลดโมเดล YOLOv8 ดังนี้:
from ultralytics import YOLO
# โหลดโมเดล YOLOv8
model = YOLO('yolov8n.pt')
3. การใช้งานโมเดล
ทดสอบโมเดล YOLO กับภาพที่คุณต้องการ:
# ทดสอบโมเดลกับภาพ
results = model('image.jpg')
# แสดงผลลัพธ์
results.show()
4. การฝึกโมเดลด้วยข้อมูลของคุณ
หากต้องการฝึก YOLO ด้วยชุดข้อมูลของคุณเอง:
# ฝึกโมเดลด้วยข้อมูลที่กำหนด
model.train(data='path/to/dataset.yaml', epochs=50, imgsz=640)
5. การประเมินผล
หลังจากการฝึกโมเดล คุณสามารถประเมินผลลัพธ์ได้:
# ประเมินผลโมเดล
metrics = model.val()
print(metrics)
Yolo :