تكامل Roboflow

Roboflow مجموعة من الأدوات المصممة لبناء نماذج الرؤية الحاسوبية ونشرها. يمكنك دمج Roboflow في مراحل مختلفة من خط أنابيب التطوير الخاص بك باستخدام واجهات برمجة التطبيقات وحزم تطوير البرمجيات الخاصة بها، أو استخدام واجهتها الشاملة لإدارة العملية من جمع الصور إلى الاستدلال. يوفر Roboflow وظائف لتسمية البيانات، وتدريب النماذج، ونشر النماذج، مما يوفر مكونات لتطوير حلول رؤية حاسوبية مخصصة إلى جانب أدوات Ultralytics .

يوضح هذا الدليل كيفية العثور على البيانات وتسميتها وتنظيمها لتدريب مخصص Ultralytics YOLO11 المخصص باستخدام Roboflow.

• اجمع البيانات لتدريب نموذج YOLO11 مخصص
• تحميل البيانات وتحويلها وتسميتها بتنسيق YOLO11
• المعالجة المسبقة للبيانات وزيادتها من أجل متانة النموذج
• إدارة مجموعة البيانات لـ YOLO11
• تصدير البيانات بأكثر من 40 تنسيقًا للتدريب على النماذج
• تحميل أوزان مخصصة YOLO11 نموذج مخصص للاختبار والنشر
• كيفية تقييم النماذج YOLO11
• مصادر التعلم
• عرض المشروع
• الأسئلة الشائعة

اجمع البيانات لتدريب نموذج YOLO11 مخصص

يقدم Roboflow خدمتين أساسيتين للمساعدة في جمع البياناتلنماذج Ultralytics YOLO : Universe و Collect. لمزيد من المعلومات العامة حول استراتيجيات جمع البيانات، راجع دليل جمع البيانات والتعليقات التوضيحية.

Roboflow الكون

Roboflow Universe هو مستودع على الإنترنت يضم عدداً كبيراً من مجموعات بيانات الرؤية.

باستخدام حساب Roboflow يمكنك تصدير مجموعات البيانات المتاحة على Universe. لتصدير مجموعة بيانات، استخدم زر "تنزيل مجموعة البيانات هذه" في صفحة مجموعة البيانات ذات الصلة.

للتوافق مع Ultralytics YOLO11حددYOLO11" كتنسيق التصدير:

يتميز Universe أيضًا بصفحة تجمع نماذج YOLO العامة المضبوطة بدقة والتي تم تحميلها على Roboflow. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لاستكشاف النماذج المدربة مسبقًا للاختبار أو وضع العلامات الآلية للبيانات.

تجميع Roboflow

إذا كنت تفضّل جمع الصور بنفسك، فإن Roboflow Collect هو مشروع مفتوح المصدر يتيح جمع الصور تلقائياً عبر كاميرا ويب على الأجهزة المتطورة. يمكنك استخدام مطالبات نصية أو صور لتحديد البيانات المراد جمعها، مما يساعد على التقاط الصور الضرورية فقط لنموذج الرؤية الخاص بك.

تحميل البيانات وتحويلها وتسميتها بتنسيق YOLO11

Roboflow Annotate هي أداة عبر الإنترنت لتسمية الصور لمختلف مهام الرؤية الحاسوبية، بما في ذلك اكتشاف الأجسام وتصنيفها وتجزئتها.

لتسمية البيانات لـ Ultralytics YOLO (الذي يدعم الاكتشاف، وتجزئة النماذج، والتصنيف، وتقدير الوضع، و OBB)، ابدأ بإنشاء مشروع في Roboflow.

بعد ذلك، ارفع صورك وأي تعليقات توضيحية موجودة من أدوات أخرى إلى Roboflow.

بعد التحميل، سيتم توجيهك إلى صفحة التعليقات التوضيحية. حدد مجموعة الصور التي تم تحميلها وانقر على "بدء التعليق التوضيحي" لبدء وضع العلامات.

أدوات التعليقات التوضيحية

• شرح الصندوق المحيط: الصحافة B أو انقر على أيقونة الصندوق. انقر واسحب لإنشاء الصندوق المحيط. ستطالبك نافذة منبثقة بتحديد فئة للتعليق التوضيحي.

• شرح المضلع: تستخدم لـ تجزئة المثيل. صحافة P أو انقر على أيقونة المضلع. انقر فوق نقاط حول الجسم لرسم المضلع.

مساعد التسميةSAM تكاملSAM )

يدمج Roboflow مساعد التسمية المستند إلى نموذج التسمية (SAM) القائم على نموذج أي شيء (SAM) لتسريع عملية الشرح.

لاستخدام مساعد التسمية، انقر على أيقونة المؤشر في الشريط الجانبي. سيتم تمكين SAM لمشروعك.

مرر مؤشر الماوس فوق كائن ما، وقد يقترح SAM تعليقًا توضيحيًا. انقر لقبول التعليق التوضيحي. يمكنك تحسين خصوصية التعليق التوضيحي بالنقر داخل أو خارج المنطقة المقترحة.

الوسم

يمكنك إضافة وسوم إلى الصور باستخدام لوحة الوسوم في الشريط الجانبي. يمكن أن تمثل العلامات سمات مثل الموقع ومصدر الكاميرا وما إلى ذلك. تسمح لك هذه العلامات بالبحث عن صور محددة وإنشاء إصدارات مجموعة بيانات تحتوي على صور بعلامات معينة.

مساعد التسمية (قائم على النموذج)

يمكن استخدام النماذج المستضافة على Roboflow مع أداة مساعدة التسمية، وهي أداة توضيحية تلقائية تستفيد من YOLO11 المدرّبة لاقتراح التعليقات التوضيحية. أولاً، قم بتحميل أوزان نموذج YOLO11 الخاص بك إلى Roboflow (انظر التعليمات أدناه). بعد ذلك، قم بتفعيل مساعد التسمية بالنقر على أيقونة العصا السحرية في الشريط الجانبي الأيسر واختيار نموذجك.

اختر الطراز الخاص بك وانقر على "متابعة" لتمكين مساعد التسمية:

عندما تفتح صورًا جديدة للتعليق التوضيحي، قد يقترح مساعد التسمية تلقائيًا تعليقات توضيحية بناءً على تنبؤات النموذج الخاص بك.

إدارة مجموعة البيانات لـ YOLO11

يوفر Roboflow العديد من الأدوات لفهم مجموعات بيانات الرؤية الحاسوبية وإدارتها.

البحث في مجموعة البيانات

استخدم البحث في مجموعة البيانات للعثور على الصور استنادًا إلى أوصاف نصية دلالية (على سبيل المثال، "البحث عن جميع الصور التي تحتوي على أشخاص") أو تسميات/علامات محددة. يمكنك الوصول إلى هذه الميزة من خلال النقر على "مجموعة البيانات" في الشريط الجانبي واستخدام شريط البحث والمرشحات.

على سبيل المثال، البحث عن صور تحتوي على أشخاص:

يمكنك تنقيح عمليات البحث باستخدام الوسوم عبر محدد "الوسوم":

الفحص الطبي

قبل التدريب، استخدم "التحقق من صحة Roboflow " لاكتساب رؤى حول مجموعة بياناتك وتحديد التحسينات المحتملة. يمكنك الوصول إليه عبر رابط الشريط الجانبي "التحقق من الصحة". وهو يوفر إحصائيات عن أحجام الصور، وتوازن الفصول، والخرائط الحرارية للتعليقات التوضيحية والمزيد.

قد يقترح فحص الحالة الصحية تغييرات لتحسين الأداء، مثل معالجة الاختلالات في الفئات التي تم تحديدها في ميزة توازن الفئات. إن فهم صحة مجموعة البيانات أمر بالغ الأهمية للتدريب الفعال للنموذج.

المعالجة المسبقة للبيانات وزيادتها من أجل متانة النموذج

لتصدير بياناتك، تحتاج إلى إنشاء نسخة من مجموعة البيانات، وهي عبارة عن لقطة لمجموعة البيانات الخاصة بك في نقطة زمنية محددة. انقر على "إصدارات" في الشريط الجانبي، ثم "إنشاء إصدار جديد". هنا، يمكنك تطبيق خطوات المعالجة المسبقة وعمليات زيادة البيانات لتعزيز متانة النموذج.

لكل زيادة محددة، تسمح لك نافذة منبثقة بضبط معلماتها مثل السطوع. يمكن للتعزيز المناسب تحسين تعميم النموذج بشكل كبير، وهو مفهوم رئيسي تمت مناقشته في دليل نصائح تدريب النموذج.

تصدير البيانات بأكثر من 40 تنسيقًا للتدريب على النماذج

بمجرد إنشاء إصدار مجموعة البيانات الخاصة بك، يمكنك تصديرها بتنسيقات مختلفة مناسبة لتدريب النموذج. انقر على زر "تصدير مجموعة البيانات" في صفحة الإصدار.

حدد تنسيقYOLO11" للتوافق مع خطوط أنابيب تدريب Ultralytics . أنت الآن جاهز لتدريب تنسيق YOLO11 المخصص لك. ارجع إلى وثائق وضعUltralytics Train للحصول على إرشادات مفصلة حول بدء التدريب باستخدام مجموعة البيانات المصدرة.

تحميل أوزان مخصصة YOLO11 نموذج مخصص للاختبار والنشر

يوفر Roboflow واجهة برمجة تطبيقات قابلة للتطوير للنماذج المنشورة وحزم SDK متوافقة مع أجهزة مثل NVIDIA Jetson وLuxonis OAK وRaspberry Pi والأنظمة GPU. استكشف خيارات نشر النماذج المختلفة في أدلةنا.

يمكنك نشر نماذج YOLO11 من خلال تحميل أوزانها إلى Roboflow باستخدام Python بسيطة.

قم بإنشاء ملف Python جديد وأضف الشيفرة التالية:

import roboflow  # install with 'pip install roboflow'

# Log in to Roboflow (requires API key)
roboflow.login()

# Initialize Roboflow client
rf = roboflow.Roboflow()

# Define your workspace and project details
WORKSPACE_ID = "your-workspace-id"  # Replace with your actual Workspace ID
PROJECT_ID = "your-project-id"  # Replace with your actual Project ID
VERSION = 1  # Replace with your desired dataset version number
MODEL_PATH = "path/to/your/runs/detect/train/"  # Replace with the path to your YOLO11 training results directory

# Get project and version
project = rf.workspace(WORKSPACE_ID).project(PROJECT_ID)
dataset = project.version(VERSION)

# Upload model weights for deployment
# Ensure model_path points to the directory containing 'best.pt'
project.version(dataset.version).deploy(
    model_type="yolov8", model_path=MODEL_PATH
)  # Note: Use "yolov8" as model_type for YOLO11 compatibility in Roboflow deployment

print(f"Model from {MODEL_PATH} uploaded to Roboflow project {PROJECT_ID}, version {VERSION}.")
print("Deployment may take up to 30 minutes.")

في هذا الرمز، استبدل your-workspace-id, your-project-idفإن VERSION والرقم MODEL_PATH بالقيم الخاصة بحسابك على Roboflow ومشروعك، ودليل نتائج التدريب المحلي. تأكد من أن MODEL_PATH يشير بشكل صحيح إلى الدليل الذي يحتوي على الدليل الذي تدربت عليه best.pt ملف الأوزان.

عندما تقوم بتشغيل الكود أعلاه، سيُطلب منك المصادقة (عادةً عبر مفتاح API). بعد ذلك، سيتم تحميل النموذج الخاص بك، وسيتم إنشاء نقطة نهاية API لمشروعك. قد تستغرق هذه العملية ما يصل إلى 30 دقيقة حتى تكتمل.

لاختبار نموذجك والعثور على إرشادات النشر لمجموعات SDK المدعومة، انتقل إلى علامة التبويب "نشر" في الشريط الجانبي ل Roboflow . في أعلى هذه الصفحة، ستظهر أداة تتيح لك اختبار نموذجك باستخدام كاميرا الويب الخاصة بك أو عن طريق تحميل الصور أو مقاطع الفيديو.

يمكن أيضًا استخدام نموذجك الذي تم تحميله كمساعد في وضع العلامات، حيث يقترح تعليقات توضيحية على الصور الجديدة بناءً على تدريبه.

كيفية تقييم النماذج YOLO11

يوفر Roboflow ميزات لتقييم أداء النموذج. يعد فهم مقاييس الأداء أمرًا بالغ الأهمية لتكرار النموذج.

بعد تحميل النموذج، قم بالوصول إلى أداة تقييم النموذج عبر صفحة النموذج على لوحة تحكم Roboflow . انقر على "عرض التقييم التفصيلي".

تعرض هذه الأداة مصفوفة ارتباك توضح أداء النموذج ومخطط تحليل متجه تفاعلي باستخدام تضمينات CLIP. تساعد هذه الميزات في تحديد مجالات تحسين النموذج.

مصفوفة الارتباك المنبثقة:

مرر فوق الخلايا لرؤية القيم، وانقر فوق الخلايا لعرض الصور المقابلة مع تنبؤات النموذج وبيانات الحقيقة الأرضية.

انقر على "تحليل المتجهات" للحصول على رسم بياني مبعثر يصور تشابه الصور بناءً على تضمينات CLIP. الصور القريبة من بعضها البعض متشابهة دلاليًا. تمثل النقاط الصور، ملونة من الأبيض (أداء جيد) إلى الأحمر (أداء ضعيف).

يساعد تحليل المتجهات:

• تحديد مجموعات الصور.
• حدد المجموعات التي يكون أداء النموذج فيها ضعيفًا.
• فهم القواسم المشتركة بين الصور التي تتسبب في ضعف الأداء.

مصادر التعلم

استكشف هذه الموارد لمعرفة المزيد حول استخدام Roboflow مع Ultralytics YOLO11:

• تدريب YOLO11 على مجموعة بيانات مخصصة (كولاب): دفتر ملاحظات تفاعلي من Google Colab يرشدك خلال تدريب YOLO11 على بياناتك.
• وثائقYOLO11 : تعرف على كيفية تدريب نماذج YOLO11 وتصديرها ونشرها ضمن إطار عمل Ultralytics .
• مدونةUltralytics : تتميز بمقالات عن رؤية الكمبيوتر، بما في ذلك أفضل ممارسات التدريب والشرح التوضيحي لـ YOLO11 .
• قناةUltralytics على يوتيوب: تقدم أدلة فيديو متعمقة حول مواضيع الرؤية الحاسوبية، من تدريب النماذج إلى وضع العلامات الآلية ونشرها.

عرض المشروع

تعليقات من المستخدمين الذين يجمعون بين Ultralytics YOLO11 و Roboflow:

الأسئلة الشائعة

الأسئلة الشائعة

كيف يمكنني تسمية البيانات لنماذج YOLO11 باستخدام Roboflow ؟

استخدم Roboflow Annotate. إنشاء مشروع، وتحميل الصور، واستخدام أدوات التعليقات التوضيحية (B لـ المربعات المحدودة, P للمضلعات) أو مساعد التسمية SAM لتسمية أسرع. الخطوات التفصيلية متاحة في قسم تحميل البيانات وتحويلها وتسميتها وتسميتها.

ما هي الخدمات التي يقدمها موقع Roboflow لجمع بيانات التدريب YOLO11 ؟

يوفر Roboflow برنامجي Universe (الوصول إلى العديد من مجموعات البيانات) و Collect (جمع الصور آلياً عبر كاميرا الويب). يمكن أن يساعد ذلك في الحصول على بيانات التدريب اللازمة لنموذج YOLO11 الخاص بك، مما يكمل الاستراتيجيات الموضحة في دليل جمع البيانات.

كيف يمكنني إدارة وتحليل مجموعة البيانات YOLO11 باستخدام Roboflow ؟

استفد من ميزات البحث في مجموعة بيانات Roboflow ووضع العلامات، والتحقق من الصحة. يعثر البحث على الصور عن طريق النص أو العلامات، بينما تقوم ميزة التحقق من الصحة بتحليل جودة مجموعة البيانات (توازن الفئات، وأحجام الصور، وما إلى ذلك) لتوجيه التحسينات قبل التدريب. راجع قسم إدارة مجموعة البيانات للحصول على التفاصيل.

كيف يمكنني تصدير مجموعة البيانات YOLO11 من Roboflow ؟

أنشئ نسخة مجموعة بيانات في Roboflow وطبّق المعالجة المسبقة والتعزيزات المطلوبة، ثم انقر على "تصدير مجموعة البيانات" وحدد تنسيق YOLO11 . العملية موضحة في قسم تصدير البيانات. هذا يعد بياناتك للاستخدام معخطوط أنابيب تدريب Ultralytics .

كيف يمكنني دمج ونشر نماذج YOLO11 مع Roboflow ؟

قم بتحميل أوزان YOLO11 المدرّبة إلى Roboflow باستخدام برنامج Python النصي المتوفر. يؤدي هذا إلى إنشاء نقطة نهاية واجهة برمجة تطبيقات قابلة للنشر. ارجع إلى قسم تحميل الأوزان المخصصة للحصول على النص البرمجي والتعليمات. استكشف المزيد من خيارات النشر في وثائقنا.

📅 تم إنشاؤها منذ 1 سنة مضت ✏️ تم التحديث منذ 19 يومًا

التعليقات