["   \n  \n [YOLOv8 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗੈਰ-ਨਿਰੀਖਣ ਡੋਮੇਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਮਾਡਲ ਸੰਕੁਚਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਆਪਸੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ] ", "YOLOv8 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੋਮੇਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਮਾਡਲ ਸੰਕੁਚਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਆਪਸੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ", ' [YOLOv8 \'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੋਮੇਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਮਾਡਲ ਸੰਕੁਚਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਆਪਸੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ\',"ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗ਼ੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੋਮੇਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਮਾਡਲ ਸੰਕੁਚਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਆਪਸੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਅਧਾਰ \'ਤੇ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ।YOLOv8, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂਃ \\n\\n1. ਡਾਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ \\n2. ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ \\n3. ਮਾਡਲ ਸੰਕੁਚਨ \\n4. ਡੂੰਘੇ ਆਪਸੀਲਰਨਿੰਗ \\n5. ਗ਼ੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੋਮੇਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ \\n6. ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ \\n\\n ਕਦਮ 1: ਡਾਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ \\n\\nਇਸ ਪਡ਼ਾਅ ਦਾ ਟੀਚਾ ਆਬਜੈਕਟ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾਸੇਟ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਹੈਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲ। ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਬਜੈਕਟ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਕਦਮ 2:ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ \\n\\n ਇਸ ਪਡ਼ਾਅ ਵਿੱਚ YOLOv8 ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਵਸਤੂ ਉੱਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।ਖੋਜ ਕਾਰਜ. ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਨੁਕੂਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੇਗੇਸ਼ਨ, NAME _ 1, ਜਾਂ XGBoost ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਾਡਲਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। \\n\\n ਕਦਮ 3: ਮਾਡਲ ਸੰਕੁਚਨ \\n\\n ਇਹ ਕਦਮਇਸ ਵਿੱਚ YOLOv8 ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਸੰਕੁਚਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਤਰੀਕਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਹੈਛੋਟਾ ਡੇਟਾਸੇਟ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕੁੰਜੀ ਜਾਂ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਸੰਕੁਚਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। \\n\\n ਕਦਮ 4:ਡੂੰਘੀ ਆਪਸੀ ਸਿੱਖਿਆ ਇਸ ਪਡ਼ਾਅ ਵਿੱਚ YOLOv8 ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੇ ਡੋਮੇਨ ਅਨੁਕੂਲਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪਹੁੰਚ ਡੂੰਘੀ ਆਪਸੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ, ਹਨਦੋਵਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਸਾਂਝੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ। ਇਸ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫਿਰ YOLOv8 ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਯਾਮੀਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਮਾਡਲ। \\n\\n ਕਦਮ 5: ਬਿਨਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੇ ਡੋਮੇਨ ਦਾ ਏਕੀਕਰਨਅਨੁਕੂਲਤਾ \\n\\n ਇਸ ਪਡ਼ਾਅ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਨਿਰੀਖਤ ਡੋਮੇਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ YOLOv8 ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈਤਕਨੀਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਰੋਧੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਜੋ ਦੋਵਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫਿਰ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈਬਿਹਤਰ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਲਈ ਮਾਡਲ। ਕਦਮ 6: ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇਸ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਉੱਤੇ YOLOv8 ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਢਾਂਚਾ। YOLOv8 ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕਰਕੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸੰਕੁਚਨ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਉੱਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੋਮੇਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੋਮੇਨ "", ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗ਼ੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੋਮੇਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਮਾਡਲ ਸੰਕੁਚਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਆਪਸੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ।YOLOv8 \'ਉੱਤੇ ਅਧਾਰਤ] ', "YOLOv8 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਗੈਰ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੋਮੇਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਮਾਡਲ ਸੰਕੁਚਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਆਪਸੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਆਬਜੈਕਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ \n "]