🌟 專業YOLO模型訓練服務
YOLO模型系列介紹
YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高效的實時檢測能力而著稱，是目前計算機視覺領域最受歡迎的物體檢測模型之一。YOLO模型的應用範圍廣泛，涵蓋了自動駕駛、監控系統、工業自動化等領域。以下將介紹YOLO系列中的主要版本及其特點。
YOLOv5模型
YOLOv5是YOLO系列的革新之一，由Ultralytics在2020年推出。它在模型大小和性能之間取得了良好的平衡，提供了四個主要版本（s、m、l、x），分別適用於不同的應用場景。YOLOv5的核心特點包括更快的訓練速度、更高的準確性和更優的效能。它引入了自適應錨點計算、精簡的模型結構以及優化的推理速度，使其在實際應用中表現出色。
YOLOv8模型
YOLOv8是Ultralytics公司推出的新一代目標檢測模型，它在速度和精度方面都取得了最先進的性能。YOLOv8是建立在前幾代YOLO模型的基礎上，並引入了一些新的功能和改進，包括：
- 新的骨幹網絡：YOLOv8使用了新的骨幹網絡CSPNet，該網絡具有更強的特征提取能力和更快的運行速度。
- 無錨檢測頭：YOLOv8使用了無錨檢測頭，該檢測頭可以直接預測目標的中心點和寬高比例，無需使用預先設置的錨框。這使得YOLOv8的檢測速度更快，並且可以更好地適應不同大小的目標。
- 新的損失函數：YOLOv8使用了新的損失函數CIOU-loss，該損失函數可以更好地衡量目標框和預測框之間的距離，從而提高模型的檢測精度。
YOLOv9模型
YOLOv9 是於 2024 年 2 月由中研院資訊所團隊推出的最新一代目標檢測模型，其中有幾個特殊的架構包括：
- 可編程梯度信息 (PGI)：PGI 是一種新的框架，旨在解決深度學習方法中由於信息瓶頸而導致的可靠梯度生成問題。PGI 由三個主要組成部分構成：主分支、輔助可逆分支和可編程梯度計算器。主分支用於推理，輔助可逆分支用於保留深度特徵中的重要信息，可編程梯度計算器用於計算可靠的梯度。
- 通用高效層聚合網絡 (GELAN)：GELAN 是一種新的網絡架構，旨在提高模型的效率和精度。GELAN 由多個並行的子網絡組成，每個子網絡都具有不同的深度和寬度。GELAN 可以通過自適應學習來分配不同的任務給不同的子網絡，從而提高模型的整體性能。
YOLOv10模型
YOLOv10是由北京清華大學公司於2024年5月推出的最新一代目標檢測模型，引入了一些新的功能和改進，包括：
- 一致雙分配（Consistent Dual Assignments）：YOLOv10引入了一致雙分配（CDA）策略來訓練模型，該策略可以消除NMS（非最大抑制）的需求，從而提高模型的推理速度。
- 效率驅動的精度設計（Efficiency-Driven Accuracy Design）：YOLOv10採用了一系列的效率驅動的精度設計策略，包括使用更輕量的骨幹網絡、優化模型的超參數等，從而提高模型的性能。
服務介紹
基本費用：
我們的基本訓練服務費用包括以下幾個部分：
- 基礎訓練服務：提供3-5個模型版本的訓練，以確保模型優化效果。
- 電費和GPU使用費用：涵蓋訓練過程中的所有能源和設備使用成本。
- 訓練紀錄與Notion同步：詳細記錄訓練過程中的所有參數和資訊，並同步到Notion平台上，供您隨時查看。
- 模型評估報告：訓練結束後為您提供詳細的模型評估報告，幫助您了解模型的性能和改進方向。
額外服務：
- 客製化軟體服務：我們會根據您的需求進行詳細的需求分析和設計，確保軟體能夠滿足您的應用需求。此外，我們還提供9折優惠，幫助您節省開發成本。
- 數據清洗和標註服務：我們提供的數據清洗和標註服務旨在確保模型的訓練效果和性能。
- 資料集尋找服務：我們可以根據您的需求幫助您尋找公開可使用的訓練數據集。在尋找過程中，我們會根據您的需求進行詳細的評估和分析，確保所找到的數據集能夠滿足您的應用需求。
服務案例分享
- 使用YOLOv9、YOLOv8、YOLOv10訓練客製化模型（drone、bicycle、boat、car、motorcycle、truck）。
- 使用YOLOv8訓練車牌辨識模型。
- 使用YOLOv8訓練煙霧判斷模型。
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