Как обучить модель сегментации трещин с помощью Ultralytics YOLO26 | Искусственный интеллект в ст...

Описание: Сегментация трещин — ключевая задача компьютерного зрения, используемая при инспекции инфраструктуры для выявления повреждений на таких поверхностях, как дороги, мосты и здания. В этом руководстве мы рассмотрим процесс обучения модели Ultralytics YOLO26 на наборе данных для сегментации трещин и её использования для точного обнаружения и сегментации трещин.

Мы начнём с объяснения того, что такое сегментация трещин, и обзора набора данных. Затем мы обучим YOLO26, проанализируем метрики обучения и выполним прогнозирование с помощью обученной модели. Наконец, мы покажем, как экспортировать модель в TorchScript для развертывания.

Разделы:
00:00 - Что такое сегментация трещин?

00:34 - Обзор набора данных для сегментации краж
01:44 - Обучение YOLO26 на наборе данных для сегментации краж
03:45 - Анализ результатов обучения и метрик
04:23 - Запуск инференса с обученной моделью
04:53 - Экспорт модели в TorchScript
05:12 - Заключение и основные выводы

🔗 Блокнот Colab ➡️ https://colab.research.google.com/git...
🔗 Изучение набора данных ➡️ https://docs.ultralytics.com/datasets...

Ресурсы Ultralytics:
🏢 О нас: https://ultralytics.com/about
💼 Присоединяйтесь к нашей команде: https://ultralytics.com/work
📞 Свяжитесь с нами: https://ultralytics.com/contact
💬 Сообщество Discord:   / discord  
📄 Лицензия Ultralytics: https://ultralytics.com/license

#YOLO26 #CrackSegmentation #Ultralytics #ImageSegmentation #ComputerVision #InfrastructureAI #VisionAI