Изучи компьютерное зрение с Ultralytics YOLO

Разберись, как принимать решения на каждом этапе создания работающей системы компьютерного зрения: формулировать задачу, выбирать одну из семи задач Ultralytics YOLO, проверять данные и разметку, честно разделять выборки и анализировать метрики. На практических примерах с YOLO26 ты поработаешь с реальными изображениями и датасетами.

Практическое руководство по подготовке к обучению: преврати бизнес-цель в приемочный тест, определи требования к репрезентативным данным и собери их, обеспечь согласованность разметки, проверь качество с помощью скриптов, раздели данные без утечек, настрой аугментацию и допускай первую донастройку Ultralytics YOLO26 только после проверки готовности.

Проведи Ultralytics YOLO26 путь от чистой установки до собственного обученного, проверенного и экспортированного детектора. Ты будешь выполнять предсказания на изображениях, подготавливать настоящий набор данных, обучать детектор таблеток и диагностировать его работу, запускать модели на видео с трекингом и экспортировать в ONNX, проверяя соответствие PyTorch. Каждый этап выполняется на Python и через CLI на ноутбучном CPU, а реальные результаты показаны в руководстве. Планирование, сбор и разметка самого набора данных рассматриваются в разделе «Создание высокопроизводительных наборов данных YOLO».

Ты умеешь обучать детектор. Ultralytics YOLO поддерживает семь задач компьютерного зрения, и на этом курсе ты освоишь пять наиболее распространённых после детекции: сегментацию экземпляров и семантическую сегментацию, оценку позы, ориентированные ограничивающие рамки и классификацию. Ты пройдёшь путь от формата разметки и обучения до чтения результатов в коде, объединения моделей в цепочки, а также оценки и экспорта для каждой задачи. Оценка глубины — седьмая задача — входит в план курса и рассматривается в уроках по оценке и экспорту.

Переведи обученную модель Ultralytics YOLO в продакшен: выбери среду выполнения, экспортируй и проверь модель, оптимизируй её для своего оборудования, отслеживай объекты, создавай конвейеры подсчёта, обрабатывай множество потоков и выявляй дрейф до того, как его заметят пользователи.

Реализуй настоящий проект обнаружения объектов на Ultralytics Platform: составь бюджет, загрузи данные и добавь к ним разметку, проверь чистоту разбиений, обучи модели и сравни запуски, разверни выделенную конечную точку, отслеживай точность и автоматизируй цикл переобучения.