YOLOv8的另一个有趣的应用是将其作为对象检测器,以加速您的标注工作流程。与ChatGPT以加快编写电子邮件或代码所需的时间一样,YOLOv8非常适合作为AI辅助标注的基础。
Encord Annotate支持一种基于微型模型的新方法,这些微型模型是有意过度拟合的模型,仅针对少数标签进行训练,用于特定的用例。
我们可以分为以下几个步骤:
第一步:
通过SDK从您的云存储桶(例如S3、Azure、GCP)或通过GUI上传您想要标注的输入图像到Encord的平台。
第二步:
对您本体中定义的任何自定义对象的20个样本进行标注(在本示例中,我们将使用Airbus飞机检测数据集中的飞机作为示例)。

第三步:
接下来是模型训练。在平台上,您导航到模型选项卡,并启动具有YOLOv8骨干(用于过度拟合的对象检测模型)的微型模型的训练。

提示:您也可以训练用于图像分割和分类的微型模型。
第四步:
在模型在您的初始样本上进行训练的同时,请等待几分钟。
使用YOLOv8加速计算机视觉标注
本文介绍了如何利用YOLOv8作为AI辅助工具,加速对象检测标注过程。通过在Encord平台上训练过度拟合的微型模型,针对特定标签进行标注,可以显著提升工作效率。文章详细阐述了从上传图片到训练、推断和迭代改进模型的步骤,展示了一种高效的数据集创建方法。
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