【No-code AI Tool】用 Roboflow + Ultralytics HUB 訓練與管理 YOLO 模型
AI工具愈來愈親民了,不僅是Low-code(低程式碼),更能做到No-code(無程式碼)的程度,讓大家能跨過技術門檻,輕鬆實現AI創意!如YOLO模型入手已經很容易了,本次講座課就要來教大家用Roboflow 與 Ultralytics HUB 這兩個工具,在不需安裝軟體、寫程式的條件下,完成一個客製化物件偵測 YOLO 模型!
AI工具愈來愈親民了,不僅是Low-code(低程式碼),更能做到No-code(無程式碼)的程度,讓大家能跨過技術門檻,輕鬆實現AI創意!如YOLO模型入手已經很容易了,本次講座課就要來教大家用Roboflow 與 Ultralytics HUB 這兩個工具,在不需安裝軟體、寫程式的條件下,完成一個客製化物件偵測 YOLO 模型!
YOLOv8是最新版本的YOLO演算法,效能比傳統darknet框架快之外,安裝與支援也都更加簡化及完整,這次我們要介紹YOLOv8在NVIDIA顯示卡的GPU加速外,更能透過TensorRT的架構下進一步提昇效能,本次實做將採用WSL環境,讓你在Windows下完成Linux的TensorRT所帶來的效能提昇。