YOLOv12使用教學 YOLOv12是一個最新的物件偵測模型，具有創新的注意力機制架構，顯著提升了速度和準確性。

YOLOv12使用教學

YOLOv12是一個最新的物件偵測模型，具有創新的注意力機制架構，顯著提升了速度和準確性。以下是使用YOLOv12的基本步驟和指導。

1. 環境準備

在開始使用YOLOv12之前，您需要確保您的計算環境已經準備好。這包括安裝必要的軟體和庫：

安裝CUDA和cuDNN：這些是NVIDIA的工具，能夠加速深度學習模型的訓練和推理。您可以從NVIDIA的官網下載相應版本。

安裝Python：建議使用Anaconda來管理您的Python環境，這樣可以避免不同項目之間的依賴衝突。

安裝PyTorch：根據您的CUDA版本，從PyTorch的官網下載並安裝相應的版本。

2. 安裝YOLOv12

您可以從GitHub上下載YOLOv12的代碼庫。使用以下命令來克隆代碼庫：

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

cd ultralytics

pip install -r requirements.txt

3. 數據集準備

在訓練YOLOv12模型之前，您需要準備好數據集。數據集應該包括：

圖片：存放在一個資料夾中。

標註文件：每張圖片應該有對應的標註文件，標註格式需符合YOLO的要求。

您可以使用工具如LabelImg來生成標註文件。

4. 訓練模型

一旦數據集準備好，您可以開始訓練模型。

使用以下命令來訓練YOLOv12模型：

yolo detect train data=data.yaml model=yolov12n.pt epochs=100 imgsz=640 device=0

這裡的data.yaml文件應該包含訓練、驗證和測試數據的路徑。

5. 模型推理

訓練完成後，您可以使用訓練好的模型進行推理。使用以下命令來進行物件偵測：

yolo detect predict source=your_image.jpg model=yolov12n.pt

這將在指定的圖片上進行物件偵測，並顯示結果。

6. 性能評估

YOLOv12在多個基準測試中表現出色，具有高達40.6%的mAP（mean Average Precision）和低於2毫秒的推理延遲，這使其成為實時物件偵測的理想選擇。

透過這些步驟，您可以順利地使用YOLOv12進行物件偵測任務。隨著技術的進步，YOLOv12的應用範圍也在不斷擴大，適用於各種計算平台，包括邊緣設備和雲端API。