Ultralytics YOLO27:
Get Started

الاستدلال المباشر باستخدام تطبيق Streamlit وUltralytics YOLO26#

مقدمة#

يُسهّل Streamlit إنشاء تطبيقات ويب تفاعلية ونشرها. ويتيح الجمع بينه وبين Ultralytics YOLO26 إجراء اكتشاف الكائنات وتحليلها آنياً مباشرةً في متصفحك. وتضمن الدقة العالية والسرعة في YOLO26 أداءً سلسًا مع تدفقات الفيديو المباشرة، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات الأمن وتجارة التجزئة وغيرها.



شاهد: كيفية إنشاء تطبيق استدلال مباشر باستخدام Ultralytics YOLO26 وStreamlit | الاكتشاف والتقسيم 🚀
الاستزراع المائيتربية الحيوانات
اكتشاف الأسماك باستخدام Ultralytics YOLO26اكتشاف الحيوانات باستخدام Ultralytics YOLO26
اكتشاف الأسماك باستخدام Ultralytics YOLO26اكتشاف الحيوانات باستخدام Ultralytics YOLO26

مزايا الاستدلال المباشر#

  • اكتشاف سلس للكائنات في الوقت الفعلي: يتيح الجمع بين Streamlit وYOLO26 اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي مباشرةً من بث كاميرا الويب. وهذا يتيح التحليل الفوري واستخلاص الرؤى، مما يجعله مثاليًا لـالتطبيقات التي تتطلب استجابة فورية.
  • نشر سهل الاستخدام: تجعل الواجهة التفاعلية لـ Streamlit نشر التطبيق واستخدامه سهلين، دون الحاجة إلى معرفة تقنية واسعة. ويمكن للمستخدمين بدء الاستدلال المباشر بنقرة بسيطة، مما يعزز سهولة الوصول والاستخدام.
  • استخدام فعّال للموارد: تضمن الخوارزميات المحسّنة في YOLO26 سرعة المعالجة مع الحد الأدنى من الموارد الحاسوبية. وتتيح هذه الكفاءة إجراء الاستدلال عبر كاميرا الويب بسلاسة وموثوقية حتى على الأجهزة القياسية، مما يجعل الرؤية الحاسوبية المتقدمة متاحة لشريحة أوسع من المستخدمين.

شفرة تطبيق Streamlit#

تثبيت Ultralytics

قبل البدء في إنشاء التطبيق، تأكد من تثبيت حزمة Ultralytics Python.

pip install ultralytics
الاستدلال باستخدام Streamlit وUltralytics YOLO
yolo solutions inference

yolo solutions inference model="path/to/model.pt"

yolo solutions help # list the available solution commands and arguments

تُشغّل هذه الأوامر واجهة Streamlit الافتراضية المضمنة مع Ultralytics.

سيؤدي ذلك إلى تشغيل تطبيق Streamlit في متصفح الويب الافتراضي. سترى العنوان الرئيسي والعنوان الفرعي والشريط الجانبي الذي يحتوي على خيارات الإعداد. حدد نموذج YOLO26 الذي تريده، واضبط عتبتي الثقة وNMS، ثم انقر على زر "Start" لبدء اكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي.

آلية العمل#

يستخدم تطبيق Streamlit، في الخلفية، وحدة حلول Ultralytics لإنشاء واجهة تفاعلية. عند بدء الاستدلال، يقوم التطبيق بما يلي:

  1. التقاط الإطارات من كاميرا الويب أو ملف فيديو مرفوع أو صور مرفوعة
  2. معالجة كل إطار باستخدام نموذج YOLO26
  3. تطبيق اكتشاف الأجسام باستخدام عتبتي الثقة وIoU اللتين حددتهما
  4. عرض الإطارات الأصلية والمعلّمة في الوقت الفعلي
  5. إتاحة تتبّع الأجسام اختياريًا عند تحديده

يوفر التطبيق واجهة واضحة وسهلة الاستخدام، مع عناصر تحكم لضبط معلمات النموذج وبدء الاستدلال أو إيقافه في أي وقت.

الخلاصة#

باتباع هذا الدليل، أنشأت بنجاح تطبيقًا لاكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي باستخدام Streamlit وUltralytics YOLO26. يتيح لك هذا التطبيق تجربة قدرات YOLO26 في اكتشاف الأجسام عبر كاميرا الويب، من خلال واجهة سهلة الاستخدام وإمكانية إيقاف بث الفيديو في أي وقت.

لإجراء تحسينات إضافية، يمكنك استكشاف إضافة مزيد من الميزات، مثل تسجيل بث الفيديو أو حفظ الإطارات المعلّمة أو التكامل مع مكتبات الرؤية الحاسوبية الأخرى.

الأسئلة الشائعة#

  • إعداد تطبيق لاكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي باستخدام Streamlit وUltralytics YOLO26 أمر يسير. أولًا، تأكد من تثبيت حزمة Ultralytics Python باستخدام:

    pip install ultralytics

    بعد ذلك، يمكنك إنشاء تطبيق Streamlit أساسي لإجراء الاستدلال المباشر:

    تطبيق Streamlit
    from ultralytics import solutions

inf = solutions.Inference(
    model="yolo26n.pt",  # ⁨يمكنك استخدام أي نموذج تدعمه Ultralytics، مثل YOLO26، أو نموذج مخصّص مدرّب.⁩
)

inf.inference()

# ⁨تأكد من تشغيل الملف باستخدام الأمر `streamlit run path/to/file.py`⁩

    لمزيد من التفاصيل حول الإعداد العملي، راجع قسم شفرة تطبيق Streamlit في الوثائق.

  • يوفر استخدام Ultralytics YOLO26 مع Streamlit لاكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي عدة مزايا:

    • اكتشاف سلس في الوقت الفعلي: حقق اكتشافًا عالي-الدقة للأجسام في الوقت الفعلي مباشرةً من بث كاميرا الويب.
    • واجهة سهلة الاستخدام: تتيح واجهة Streamlit البديهية سهولة الاستخدام والنشر من دون الحاجة إلى معرفة تقنية واسعة.
    • كفاءة استخدام الموارد: تضمن خوارزميات YOLO26 المحسّنة معالجة عالية السرعة مع الحد الأدنى من موارد الحوسبة.

    تعرّف على المزيد عن هذه الفوائد في قسم مزايا الاستدلال المباشر.

  • بعد كتابة شفرة تطبيق Streamlit الذي يتكامل مع Ultralytics YOLO26، يمكنك نشره بتشغيل:

    streamlit run path/to/file.py

    سيؤدي هذا الأمر إلى تشغيل التطبيق في متصفح الويب الافتراضي، ما يتيح لك تحديد نماذج YOLO26 وضبط عتبتي الثقة وNMS وبدء اكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي بنقرة واحدة. للاطلاع على دليل مفصل، راجع قسم شفرة تطبيق Streamlit.

  • يمكن تطبيق اكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي باستخدام Streamlit وUltralytics YOLO26 في قطاعات متنوعة:

    للاطلاع على حالات استخدام وأمثلة أكثر تفصيلًا، استكشف حلول Ultralytics.

  • يقدم Ultralytics YOLO26 تحسينات عديدة مقارنة بالنماذج السابقة مثل YOLOv5 ونماذج RCNN:

    • سرعة ودقة أعلى: أداء محسّن للتطبيقات التي تعمل في الوقت الفعلي.
    • سهولة الاستخدام: واجهات ونشر مبسّطان.
    • كفاءة استخدام الموارد: مُحسّن لتحقيق سرعة أفضل مع الحد الأدنى من متطلبات الحوسبة.

    للاطلاع على مقارنة شاملة، راجع وثائق Ultralytics YOLO26 ومنشورات المدونة ذات الصلة التي تناقش أداء النماذج.

المساهمون
GLglenn-jocher15RIRizwanMunawar8RAraimbekovm3PDpderrenger1MAMatthewNoyce1JKjk4e1AMambitious-octopus1RUrulosant1

التعليقات