Я создал полноценный конвейер компьютерного зрения без написания кода, используя платформу @Ultra...

Описание: В этом подробном руководстве я покажу вам, как использовать платформу @Ultralytics для создания полноценного конвейера компьютерного зрения без написания единой строки кода. Мы рассмотрим аннотирование данных, обучение модели и развертывание в одном унифицированном интерфейсе.

Попробуйте здесь: Платформа Ultralytics: https://platform.ultralytics.com/?utm...

Что вы узнаете из этого видео:
Обзор платформы Ultralytics и рабочий процесс без кода 🤖
Поймите, как эта платформа заменяет необходимость в нескольких инструментах, обрабатывая аннотирование данных, обучение и развертывание в одном месте.

Аннотирование данных и интеллектуальные инструменты ИИ 📸
Научитесь загружать наборы данных (изображения, видео или ZIP-файлы), использовать встроенную интеллектуальную аннотацию на основе модели Segment Anything Model (SAM) для точной разметки пикселей и мгновенно проверять качество ваших наборов данных.

Обучение моделей YOLO 26 без какой-либо конфигурации 🧠
Выберите одну из четырех поддерживаемых версий YOLO (v5, v8, 11 и последняя v26), настройте размеры пакетов и эпохи, а также выберите мощные графические процессоры, такие как RTX 4090 или A6000, для обучения.

Глобальное развертывание моделей с низкой задержкой 🌍
Узнайте, как развернуть обученные модели в регионах, наиболее близких к вашим пользователям (например, Испания/Мадрид), чтобы минимизировать задержку и получить к ним доступ через браузер или ключ API без локальной инфраструктуры.

Тестирование модели и анализ результатов 🔍
Запустите вывод результатов непосредственно в браузере или через терминал, используя предоставленный код, проанализируйте такие метрики, как точность и полнота, и просмотрите журналы использования графического процессора в реальном времени.

Важные ссылки 🔗
Платформа Ultralytics: https://platform.ultralytics.com/?utm...
Примечания к выпуску Yolo 26: https://github.com/ultralytics/ultral...
Мой блог с командами и вопросами и ответами: https://henrynavarro.org

Социальные сети 🤳
LinkedIn:   / henrymlearning  
HuggingFace: https://huggingface.co/hdnh2006
Контакты: [email protected]

Разделы 📖
00:00 Введение: Конец кошмаров компьютерного зрения
01:30 Почему стоит использовать платформу Ultralytics? 03:15 Загрузка и подготовка набора данных
05:20 Интеллектуальная аннотация с помощью модели Segment Anything
07:45 Обучение YOLO 26 Nano без кода
09:10 Выбор графических процессоров и оценка стоимости
11:30 Развертывание модели в облачных регионах
13:45 Тестирование результатов через браузер и терминал
15:20 Анализ метрик и логов графического процессора
17:00 Заключительные мысли и выводы

Об этом канале
Этот канал посвящен искусственному интеллекту, работе с открытым исходным кодом и вычислениям на графических процессорах. Я делюсь учебными материалами и идеями, основанными на моем 12-летнем опыте в области ИИ и компьютерного зрения. Если вас интересует машинное обучение, глубокое обучение и практическое внедрение ИИ, пожалуйста, подпишитесь и включите уведомления.

Спасибо за просмотр! Пожалуйста, подпишитесь, поставьте лайк и поделитесь этим видео с другими, кому оно может быть полезно. Не забудьте подписаться на меня в социальных сетях, чтобы получать больше контента по ИИ и компьютерному зрению.

Спасибо за просмотр! Пожалуйста, подпишитесь, поставьте лайк и поделитесь этим видео с другими, кому оно может быть полезно. Не забудьте подписаться на меня в социальных сетях, чтобы получать больше контента по ИИ и компьютерному зрению.

Увидимся в следующем видео!

#Ultralytics #YOLO26 #ComputerVision #NoCodeAI #GPUComputing #DataAnnotation #MachineLearning #OpenSourceAI #CloudDeployment #SegmentAnything