YOLOv8
हमारे सर्वरलेस क्लाउड API के माध्यम से YOLOv8 मॉडल परिवार का उपयोग करें
YOLOv8 अल्ट्रालिटिक्स का एक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन, और कीपॉइंट डिटेक्शन मॉडल परिवार है। Roboflow संक्षिप्त उपनामों के तहत COCO-प्रीट्रेन्ड YOLOv8 चेकपॉइंट्स प्रदान करता है, और आप अपना स्वयं का वेट्स अपलोड करें किसी ऐसे मॉडल को चलाने के लिए जिसे आपने कहीं और प्रशिक्षित किया है।
Roboflow पर YOLOv8 का प्रशिक्षण समर्थित नहीं है। Roboflow-प्रशिक्षित डिटेक्टर के लिए, देखें RF-DETR, YOLO26, या YOLO11.
पूर्व-प्रशिक्षित उपनाम
इनमें से किसी एक ID को model_id के रूप में पास करें ताकि बिना कुछ प्रशिक्षित किए COCO-प्रशिक्षित चेकपॉइंट चलाया जा सके। पूरी सूची यहाँ उपलब्ध है पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल उपनाम पृष्ठ पर।
कोड नमूना
अपनी API कुंजी प्राप्त करें
एक Roboflow खाता बनाएँ, अपनी कुंजी यहाँ ढूँढें Roboflow API सेटिंग्स पेज और इसे अपने शेल में उपलब्ध कराएँ:
निर्भरताएँ इंस्टॉल करें
Inference SDK इंस्टॉल करें और supervision डिकोड करने और प्रेडिक्शन ड्रॉ करने के लिए:
मॉडल चलाएँ
यह उदाहरण पूर्व-प्रशिक्षित yolov8n-640 चेकपॉइंट चलाता है। अपने स्वयं के वेट्स सर्व करने के लिए, इसे अपने {workspace}/{model-slug} ID में बदलें (देखें संस्करण, प्रशिक्षण और मॉडल).
सेट करें api_url को अपने डिप्लॉयमेंट लक्ष्य से मिलाएँ:
https://serverless.roboflow.comसर्वरलेस Cloud API के लिए।http://localhost:9001एक स्थानीय Inference सर्वर।आपका समर्पित डिप्लॉयमेंट निजी एंडपॉइंट के लिए URL।
आप चेकपॉइंट को इन-प्रोसेस भी लोड कर सकते हैं inference पैकेज के साथ:
अंतिम अपडेट
क्या यह उपयोगी था?