HyperAI超神经

YOLO モデルは常にターゲット検出の古典的な選択肢です。 YOLOv11 は、新世代のターゲット検出モデルです。シリーズの高効率とリアルタイム性能を継続するだけでなく、検出精度と複雑なシーンに適応する能力が大幅に向上し、より強力な精度、より高速な、よりスマートな推論パフォーマンスをもたらします。

YOLOv11 は、基本的な物体検出と物体分類から、インスタンスの細かいセグメンテーションに至るまで、複数の視覚タスクを同時に実行でき、姿勢推定を通じて人体や物体の動きを分析することもできます。同時に、YOLOv11 は位置決めオブジェクト検出でも優れたパフォーマンスを発揮し、より複雑なシーンのニーズを満たすために画像内のターゲットを正確に位置特定して識別できます。たとえば、自動運転では、前方の車両や歩行者を正確に識別できるだけでなく、車線境界線や交通標識を正確に特定して、運転の安全を確保します。

HyperAI スーパーニューラルチュートリアルセクションは、「YOLOv11 のワンクリック展開」でオンラインに公開されました。このチュートリアルでは、コマンドを入力する必要はありません。クリックするだけで、YOLOv11 の強力な機能を簡単に探索できます。クローンで！

チュートリアルのアドレス:
https://go.hyper.ai/ycTq1

デモの実行

1. hyper.ai にログインし、「チュートリアル」ページで「YOLOv11 のワンクリック展開」を選択し、「このチュートリアルをオンラインで実行する」をクリックします。

2. ページがジャンプしたら、右上隅の「クローン」をクリックしてチュートリアルを独自のコンテナにクローンします。

3. 右下隅の「次へ: コンピューティング能力の選択」をクリックします。

4. ページがジャンプしたら、「NVIDIA RTX 4090」と「PyTorch」のイメージを選択します。ユーザーは必要に応じて「従量課金制」または「従量課金制」を選択できます。「日/週/月を含む」, 選択が完了したら、「次へ: 確認」をクリックします。以下の招待リンクを使用してサインアップした新規ユーザーは、4 時間の RTX 4090 + 5 時間の CPU を無料で入手できます。

HyperAI ハイパーニューラルの専用招待リンク (ブラウザに直接コピーして開きます):

https://openbayes.com/console/signup?r=Ada0322_QZy7

5. すべてが正しいことを確認したら、[続行] をクリックし、最初のクローンが割り当てられるまで待ちます。ステータスが「実行中」に変わったら、「API アドレス」の横にあるジャンプ矢印をクリックしてデモページにジャンプします。APIアドレスアクセス機能を利用するには実名認証が必要となりますのでご注意ください。

効果実証
1. YOLOv11 オブジェクト検出デモページを開きます。編集者は、動物を重ね合わせた写真をアップロードし、パラメーターを調整して、[送信] をクリックします。YOLOv11 が写真内のすべての動物を正確に検出したことがわかります。右下に小鳥が隠れていることが分かりました！気づいてましたか〜

以下のパラメータはそれぞれ次のことを表します。

*モデル：使用するために選択された YOLO モデルのバージョンを指します。

※画像サイズ：画像のサイズを入力します。モデルは検出中に画像をこのサイズに調整します。

* 信頼度の閾値:信頼しきい値は、モデルがターゲット検出を実行するときに、この設定値を超える信頼レベルを持つ検出結果のみが有効なターゲットとみなされることを示します。

2. インスタンス分割のデモページに入り、画像をアップロードしてパラメータを調整し、[送信] をクリックして分割操作を完了します。オクルージョンが存在する場合でも、YOLOv11 は優れた仕事をし、人々を正確にセグメント化し、バスの輪郭を描きます。

3. オブジェクト分類のデモページに入り、編集者がキツネの写真をアップロードすると、YOLOv11 は写真内の特定の種類のキツネがアカギツネであることを正確に検出できます。

4. ジェスチャー認識デモページに入り、画像をアップロードし、画像に従ってパラメーターを調整し、「送信」をクリックしてジェスチャーアクション分析を完了します。キャラクターの誇張された体の動きを正確に分析していることがわかります。

5. 指向性物体検出のデモページで、画像をアップロードしてパラメータを調整し、[送信] をクリックして物体の特定の位置と分類を特定します。

オンラインチュートリアル｜YOLOv11を実践中！速度と精度の両方を備えたターゲット検出アーティファクト