YOLOを使用したKoyeb GPUsでのリアルタイム・オブジェクト・デテクション

この包括的なガイドは、YOLO（You Only Look Once）アルゴリズムを使用してリアルタイム物体検出を実装する方法を説明します。YOLOは、監視、ロボティクス、自動運転などのリアルタイムアプリケーションで高効率を実現するために、画像を1回のパスで処理します。このガイドでは、YOLOの理論、動作メカニズム、および実装の逐次的な指示がカバーされています。YOLOは、画像をグリッドに分割し、各セルで物体を評価し、信頼スコア付きのバウンディングボックスを生成し、ボックス内で物体クラスを特定します。 このガイドでは、プロジェクト環境の設定方法、仮想環境の作成、PyTorch、Ultralytics YOLO、OpenCV、Streamlitなどの必要なライブラリのインストールが含まれます。また、Streamlitアプリケーションを構築し、YOLOv8モデルを使用してリアルタイムビデオストリームで物体検出と追跡を行うためのコードスニペットも含まれます。 さらに、物体カウンティング、クロッピング、ぼかしなどのYOLOの高度なアプリケーションがカバーされており、各タスクに対応するコード例が提供されます。 YOLOの実際の世界でのアプリケーション、例えば群衆管理、在庫管理、野生動物監視が強調されます。ユーザーは、KoyebのGPUを使用してYOLOアプリケーションをデプロイし、性能を向上させる方法を学びます。このチュートリアルでは、YOLOの使いやすさと汎用性がコンピュータービジョン・タスクの多くの領域で実証されています。