让我们来看看如何在工作流程中使用和实现YOLOv8。该模型已经捆绑了以下预训练模型,可以直接在您的计算机视觉项目中使用,以实现更好的模型性能:
1. 基于COCO分割数据集训练的实例分割模型,图像分辨率为640。
2. 基于ImageNet数据集预训练的图像分类模型,图像分辨率为224。
3. 基于COCO检测数据集训练的目标检测模型,图像分辨率为640。
在下一节中,我们将介绍如何通过命令行界面(CLI)、Python、环境,以及最后在Encord的平台中访问YOLO。
让我们来看看如何在工作流程中使用和实现YOLOv8。该模型已经捆绑了以下预训练模型,可以直接在您的计算机视觉项目中使用,以实现更好的模型性能:
1. 基于COCO分割数据集训练的实例分割模型,图像分辨率为640。
2. 基于ImageNet数据集预训练的图像分类模型,图像分辨率为224。
3. 基于COCO检测数据集训练的目标检测模型,图像分辨率为640。
在下一节中,我们将介绍如何通过命令行界面(CLI)、Python、环境,以及最后在Encord的平台中访问YOLO。