Descrição
Detecção de Objetos YOLOv8 para Classificação de Lixo
Visão Geral do Curso
A classificação de lixo é um projeto vital que beneficia tanto a nação quanto seu povo, exigindo a participação coletiva da sociedade. O YOLOv8 é uma tecnologia avançada de detecção de objetos que se baseia no sucesso das versões anteriores do YOLO, aprimorando o desempenho e a flexibilidade. Neste curso, você será guiado passo a passo sobre como treinar um conjunto de dados de classificação de lixo usando o YOLOv8, completando um projeto prático de detecção de múltiplos objetos. O projeto utiliza um conjunto de dados com mais de dez mil imagens anotadas de detecção de objetos para treinar e detectar lixo doméstico em imagens. Ele identifica a categoria do lixo na imagem e indica sua localização. Uma vez concluído o projeto, você será capaz de realizar classificação de lixo em tempo real em imagens, vídeos, câmeras e streaming (http/rtsp), com uma interface de demonstração visual. O curso abrange demonstrações de projetos em sistemas Windows e Ubuntu, incluindo conversão de formato e conjunto de dados, análise exploratória de dados (EDA), instalação do ambiente de software (drivers de placa gráfica Nvidia, cuda e cudnn), instalação do PyTorch, instalação do YOLOv8, preparação do conjunto de dados (divisão automática em conjuntos de treinamento e validação), modificação de código (suporte para exibição de rótulos em chinês), modificação de arquivo de configuração, treinamento do conjunto de dados de detecção de objetos de classificação de lixo (seleção apropriada de parâmetros de comando), teste de modelos de rede treinados e estatísticas de desempenho, e desenvolvimento de interface de demonstração visual GUI usando PySide6, com suporte para inferência de imagem e vídeo local, inferência de fluxo de vídeo em tempo real de câmeras e inferência em tempo real de fluxos HTTP/RTSP.O que você aprenderá
- Dominar o método de treinamento de um conjunto de dados de detecção de objetos de classificação de lixo usando o YOLOv8
- Adquirir um conjunto de dados com mais de dez mil imagens anotadas de detecção de objetos
- Aprender o método de conversão de formato para conjuntos de dados de classificação de lixo
- Aprender como desenvolver uma interface de demonstração visual GUI usando o YOLOv8 e o PySide6
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