- có thể nhận diện qua ảnh video, và camera
- Mô tả bộ dữ liệu:
-
Tập dữ liệu gồm: 4800 bức ảnh chụp 9 đối tượng: chim, cá sấu, voi, sư tử, khỉ, gấu trúc, người, thỏ, ngựa vằn.
|
Tên đối tượng
|
Tập train
|
Tập Test
|
Tập Validation
|
Số lượng ảnh
|
|
Chim
|
385
|
110
|
55
|
550
|
|
Cá sấu
|
385
|
110
|
55
|
550
|
|
Voi
|
350
|
100
|
50
|
500
|
|
Sư Tử
|
350
|
100
|
50
|
500
|
|
Khỉ
|
350
|
100
|
50
|
500
|
|
Gấu trúc
|
490
|
140
|
70
|
700
|
|
Người
|
350
|
100
|
50
|
500
|
|
Thỏ
|
350
|
100
|
50
|
500
|
|
Ngựa vằn
|
350
|
100
|
50
|
500
|
|
Tổng:
|
4800
|
3.2.2. Gán nhãn, tiền xử lý dữ liệu và gán nhãn dữ liệu
Sử dụng công cụ Roboflow để gán nhãn dữ liệu: Các đối tượng trong hình ảnh được đánh dấu bằng các bounding boxes và gán nhãn lớp (class label) tương ứng. Roboflow cung cấp giao diện thân thiện và hiệu quả cho việc gán nhãn, giúp tiết kiệm thời gian và công sức.
Link công cụ: https://universe.roboflow.com/
3.3. Huấn luyện mô hình YOLOv8
3.3.1. Cài đặt môi trường huấn luyện YOLOv8 trên Colab
Các bước tiến hành:
Bước 1: Truy cập Google Colab: Mở trình duyệt và truy cập vào Google Colab.
Bước 2: Tạo một Notebook mới: Chọn "New Notebook" để bắt đầu một dự án mới.
Bước 3: Cài đặt Thư viện Cần thiết như:
Roboflow: Thư viện để tương tác với Roboflow.
Ultralytics: Thư viện để sử dụng mô hình YOLO.
OpenCV: Thư viện để xử lý hình ảnh.
Matplotlib: Thư viện để vẽ biểu đồ và hiển thị hình ảnh.
Pillow (PIL): Thư viện để xử lý và quản lý hình ảnh.
NumPy: Thư viện để xử lý mảng và toán học.
Bước 4: Liên kết Google Drive với colab
Bước 5: Tải dữ liệu đã được gắn nhãn lên Colab hoặc Google Drive
Roboflow hỗ trợ tải dữ liệu đã gán nhãn bằng lệnh sau:
XEM THÊM ==> Hướng dẫn cài đặt chi tiết
Nguồn: Sharecode.vn
- tải về
- mở file NHOM 12_CODES.py trong spyder và run