Instalando YOLOv10
Para demonstrar como instalar o YOLOv10 em um sistema local e realizar detecção de objetos em uma imagem de um cachorro, o palestrante utiliza um sistema operacional 1222.04 e uma placa gráfica RTX 6000 com 48 GB de VRAM, patrocinada pela Mast Compute.
Para instalar o YOLOv10, o palestrante recomenda o uso de Conda ou Miniconda para manter tudo separado da instalação existente. Ele cria um novo ambiente de Conda chamado “amarelo” com Python 3.9 e clona o repositório GitHub do YOLOv10. Durante o processo de instalação, o palestrante apresenta as diferentes tamanhos do modelo, incluindo nano, pequeno, médio, grande e extra-grande, com diferentes números de parâmetros.
Detecção de Objetos com YOLOv10
Depois de instalar o YOLOv10, o palestrante demonstra como realizar detecção de objetos usando um interpretador Python e um modelo YOLOv10 pré-treinado. Ele carrega o modelo e a imagem, passa a imagem e a configuração para o modelo e obtém os resultados da detecção.
Um annotador de caixa é usado para anotar a imagem com caixas delimitadoras em torno do objeto detectado. Um dicionário de categorias é definido para atribuir valores numéricos a objetos diferentes e é usado para rotular a imagem anotada. Finalmente, a imagem anotada é salva e aberta para mostrar os resultados.
Resultados e Limitações
Embora a anotação seja bem-sucedida, o modelo de detecção de objetos identifica incorretamente o cachorro como uma ovelha, provavelmente devido ao tamanho pequeno do modelo. O palestrante sugere que usar um modelo maior ou treinar o modelo em um conjunto de dados maior pode melhorar a precisão da detecção.
Conclusão
No final, o palestrante pede feedback sobre a demonstração e encoraja os espectadores a curtir, compartilhar e se inscreverem em seu canal.