Utilisation de YOLO pour la détection d'objets en temps réel avec les GPU Koyeb

Ce guide exhaustif explique comment mettre en œuvre la détection d'objets en temps réel en utilisant l'algorithme YOLO (You Only Look Once). YOLO se distingue en traitant les images en une seule passe pour détecter les objets, ce qui le rend très efficace pour les applications en temps réel dans la surveillance, la robotique et la conduite autonome. Le guide couvre la théorie derrière YOLO, son mécanisme de fonctionnement et des instructions pas à pas pour l'implémentation. YOLO divise une image en une grille, évalue chaque cellule pour les objets, génère des boîtes de délimitation avec des scores de confiance et identifie les classes d'objets dans ces boîtes. Le guide fournit des instructions pour configurer un environnement de projet, y compris la création d'un environnement virtuel et l'installation des bibliothèques nécessaires comme PyTorch, Ultralytics YOLO, OpenCV et Streamlit. Il inclut également des extraits de code pour construire une application Streamlit qui utilise un modèle YOLOv8 pour la détection et la poursuite d'objets en temps réel dans les flux vidéo. De plus, le guide couvre des applications avancées de YOLO telles que le comptage d'objets, la découpe et le floutage, en fournissant des exemples de code correspondants pour chaque tâche. Les applications pratiques du monde réel de YOLO, telles que la gestion des foules, la gestion des stocks et la surveillance de la faune, sont mises en évidence. Les utilisateurs sont guidés pour déployer l'application YOLO en utilisant les GPU de Koyeb pour améliorer les performances. Le tutoriel met en avant la facilité d'utilisation et la polyvalence de YOLO, en montrant ses capacités dans diverses tâches de vision par ordinateur.