Använda YOLO för realtidsobjektdetektion med Koyeb GPUs

Denna omfattande guide förklarar hur man implementerar realtidsobjektdetektering med YOLO-algoritmen (You Only Look Once). YOLO utmärker sig genom att bearbeta bilder i en enda pass för att upptäcka objekt, vilket gör det högpresterande för realtidsapplikationer inom övervakning, robotik och autonom körning. Guiden täcker teorin bakom YOLO, hur det fungerar och steg-för-steg-instruktioner för implementering. YOLO delar upp en bild i ett rutnät, utvärderar varje cell för objekt, genererar begränsningsrutor med konfidenspoäng och identifierar objektklasser inom dessa rutor. Guiden ger instruktioner för att ställa upp ett projektmiljö, inklusive att skapa en virtuell miljö och installera nödvändiga bibliotek som PyTorch, Ultralytics YOLO, OpenCV och Streamlit. Den innehåller också kodsnuttar för att bygga en Streamlit-applikation som använder en YOLOv8-modell för objektdetektering och spårning i realtid-videoströmmar. Dessutom täcker guiden avancerade YOLO-applikationer som objekt-räkning, objekt-beskärning och objekt-suvas, och tillhandahåller motsvarande kodexempel för varje uppgift. Praktiska realvärldsanvändningar av YOLO, såsom folkmängdshantering, lagerhantering och viltövervakning, presenteras. Användare guidas genom att distribuera YOLO-applikationen med Koyebs GPU för förbättrad prestanda. Tutorialsen betonar hur lätt det är att använda YOLO och dess mångsidighet i olika datorseendeuppgifter.