Python استخدام
Welcome to the YOLO11 Python Usage documentation! This guide is designed to help you seamlessly integrate YOLO11 into your Python projects for object detection, segmentation, and classification. Here, you'll learn how to load and use pretrained models, train new models, and perform predictions on images. The easy-to-use Python interface is a valuable resource for anyone looking to incorporate YOLO11 into their Python projects, allowing you to quickly implement advanced object detection capabilities. Let's get started!
شاهد: Mastering Ultralytics YOLO11: Python
على سبيل المثال ، يمكن للمستخدمين تحميل نموذج وتدريبه وتقييم أدائه على مجموعة التحقق من الصحة وحتى تصديره إلى ONNX التنسيق مع بضعة أسطر من التعليمات البرمجية.
Python
from ultralytics import YOLO
# Create a new YOLO model from scratch
model = YOLO("yolo11n.yaml")
# Load a pretrained YOLO model (recommended for training)
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Train the model using the 'coco8.yaml' dataset for 3 epochs
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=3)
# Evaluate the model's performance on the validation set
results = model.val()
# Perform object detection on an image using the model
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Export the model to ONNX format
success = model.export(format="onnx")
قطار
Train mode is used for training a YOLO11 model on a custom dataset. In this mode, the model is trained using the specified dataset and hyperparameters. The training process involves optimizing the model's parameters so that it can accurately predict the classes and locations of objects in an image.
قطار
فال
Val mode is used for validating a YOLO11 model after it has been trained. In this mode, the model is evaluated on a validation set to measure its accuracy and generalization performance. This mode can be used to tune the hyperparameters of the model to improve its performance.
فال
تنبأ
Predict mode is used for making predictions using a trained YOLO11 model on new images or videos. In this mode, the model is loaded from a checkpoint file, and the user can provide images or videos to perform inference. The model predicts the classes and locations of objects in the input images or videos.
تنبأ
import cv2
from PIL import Image
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("model.pt")
# accepts all formats - image/dir/Path/URL/video/PIL/ndarray. 0 for webcam
results = model.predict(source="0")
results = model.predict(source="folder", show=True) # Display preds. Accepts all YOLO predict arguments
# from PIL
im1 = Image.open("bus.jpg")
results = model.predict(source=im1, save=True) # save plotted images
# from ndarray
im2 = cv2.imread("bus.jpg")
results = model.predict(source=im2, save=True, save_txt=True) # save predictions as labels
# from list of PIL/ndarray
results = model.predict(source=[im1, im2])
# results would be a list of Results object including all the predictions by default
# but be careful as it could occupy a lot memory when there're many images,
# especially the task is segmentation.
# 1. return as a list
results = model.predict(source="folder")
# results would be a generator which is more friendly to memory by setting stream=True
# 2. return as a generator
results = model.predict(source=0, stream=True)
for result in results:
# Detection
result.boxes.xyxy # box with xyxy format, (N, 4)
result.boxes.xywh # box with xywh format, (N, 4)
result.boxes.xyxyn # box with xyxy format but normalized, (N, 4)
result.boxes.xywhn # box with xywh format but normalized, (N, 4)
result.boxes.conf # confidence score, (N, 1)
result.boxes.cls # cls, (N, 1)
# Segmentation
result.masks.data # masks, (N, H, W)
result.masks.xy # x,y segments (pixels), List[segment] * N
result.masks.xyn # x,y segments (normalized), List[segment] * N
# Classification
result.probs # cls prob, (num_class, )
# Each result is composed of torch.Tensor by default,
# in which you can easily use following functionality:
result = result.cuda()
result = result.cpu()
result = result.to("cpu")
result = result.numpy()
تصدير
Export mode is used for exporting a YOLO11 model to a format that can be used for deployment. In this mode, the model is converted to a format that can be used by other software applications or hardware devices. This mode is useful when deploying the model to production environments.
تصدير
Export an official YOLO11n model to ONNX with dynamic batch-size and image-size.
المسار
Track mode is used for tracking objects in real-time using a YOLO11 model. In this mode, the model is loaded from a checkpoint file, and the user can provide a live video stream to perform real-time object tracking. This mode is useful for applications such as surveillance systems or self-driving cars.
المسار
from ultralytics import YOLO
# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt") # load an official detection model
model = YOLO("yolo11n-seg.pt") # load an official segmentation model
model = YOLO("path/to/best.pt") # load a custom model
# Track with the model
results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", show=True)
results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", show=True, tracker="bytetrack.yaml")
المعيار
Benchmark mode is used to profile the speed and accuracy of various export formats for YOLO11. The benchmarks provide information on the size of the exported format, its mAP50-95 المقاييس (لاكتشاف الكائنات وتقسيمها) أو accuracy_top5 المقاييس (للتصنيف) ، ووقت الاستدلال بالمللي ثانية لكل صورة عبر تنسيقات تصدير مختلفة مثل ONNX, OpenVINO, TensorRT وغيرها. يمكن أن تساعد هذه المعلومات المستخدمين في اختيار تنسيق التصدير الأمثل لحالة الاستخدام الخاصة بهم بناء على متطلباتهم للسرعة والدقة.
المعيار
مستكشف
يمكن استخدام واجهة برمجة تطبيقات Explorer لاستكشاف مجموعات البيانات ذات الدلالات المتقدمة وتشابه المتجهات والبحث في SQL من بين ميزات أخرى. كما مكن من البحث عن الصور بناء على محتواها باستخدام اللغة الطبيعية من خلال الاستفادة من قوة LLMs. تتيح لك واجهة برمجة تطبيقات Explorer كتابة دفاتر ملاحظات أو نصوص استكشافية لمجموعة البيانات الخاصة بك للحصول على رؤى حول مجموعات البيانات الخاصة بك.
البحث الدلالي باستخدام المستكشف
from ultralytics import Explorer
# create an Explorer object
exp = Explorer(data="coco8.yaml", model="yolo11n.pt")
exp.create_embeddings_table()
similar = exp.get_similar(img="https://ultralytics.com/images/bus.jpg", limit=10)
print(similar.head())
# Search using multiple indices
similar = exp.get_similar(
img=["https://ultralytics.com/images/bus.jpg", "https://ultralytics.com/images/bus.jpg"], limit=10
)
print(similar.head())
from ultralytics import Explorer
# create an Explorer object
exp = Explorer(data="coco8.yaml", model="yolo11n.pt")
exp.create_embeddings_table()
similar = exp.get_similar(idx=1, limit=10)
print(similar.head())
# Search using multiple indices
similar = exp.get_similar(idx=[1, 10], limit=10)
print(similar.head())
استخدام المدربين
YOLO فئة النموذج عبارة عن غلاف عالي المستوى في فصول المدرب. كل YOLO المهمة لها مدربها الخاص الذي يرث من BaseTrainer.
مثال على مدرب الكشف
from ultralytics.models.yolo import DetectionPredictor, DetectionTrainer, DetectionValidator
# trainer
trainer = DetectionTrainer(overrides={})
trainer.train()
trained_model = trainer.best
# Validator
val = DetectionValidator(args=...)
val(model=trained_model)
# predictor
pred = DetectionPredictor(overrides={})
pred(source=SOURCE, model=trained_model)
# resume from last weight
overrides["resume"] = trainer.last
trainer = detect.DetectionTrainer(overrides=overrides)
يمكنك بسهولة تخصيص المدربين لدعم المهام المخصصة أو استكشاف أفكار البحث والتطوير. تعرف على المزيد حول التخصيص Trainers, Validators و Predictors لتناسب احتياجات مشروعك في قسم التخصيص.
الأسئلة المتداولة
How can I integrate YOLO11 into my Python project for object detection?
Integrating Ultralytics YOLO11 into your Python projects is simple. You can load a pre-trained model or train a new model from scratch. Here's how to get started:
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained YOLO model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Perform object detection on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Visualize the results
for result in results:
result.show()
راجع المزيد من الأمثلة التفصيلية في قسم وضع التنبؤ.
What are the different modes available in YOLO11?
Ultralytics YOLO11 provides various modes to cater to different machine learning workflows. These include:
- القطار: تدريب نموذج باستخدام مجموعات بيانات مخصصة.
- فال: التحقق من صحة أداء النموذج على مجموعة التحقق من الصحة.
- التنبؤ: وضع تنبؤات على الصور أو تدفقات الفيديو الجديدة.
- التصدير: تصدير النماذج إلى تنسيقات مختلفة مثل ONNX ، TensorRT.
- المسار: تتبع الأجسام في الوقت الحقيقي في تدفقات الفيديو.
- المعيار: أداء النموذج المعياري عبر تكوينات مختلفة.
تم تصميم كل وضع لتوفير وظائف شاملة لمراحل مختلفة من تطوير النموذج ونشره.
How do I train a custom YOLO11 model using my dataset?
To train a custom YOLO11 model, you need to specify your dataset and other hyperparameters. Here's a quick example:
from ultralytics import YOLO
# Load the YOLO model
model = YOLO("yolo11n.yaml")
# Train the model with custom dataset
model.train(data="path/to/your/dataset.yaml", epochs=10)
لمزيد من التفاصيل حول التدريب والارتباطات التشعبية لأمثلة على الاستخدام، تفضل بزيارة صفحة " وضع التدريب ".
How do I export YOLO11 models for deployment?
Exporting YOLO11 models in a format suitable for deployment is straightforward with the export وظيفة. على سبيل المثال، يمكنك تصدير نموذج إلى تنسيق ONNX :
from ultralytics import YOLO
# Load the YOLO model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Export the model to ONNX format
model.export(format="onnx")
للاطلاع على خيارات التصدير المختلفة، راجع وثائق وضع التصدير.
Can I validate my YOLO11 model on different datasets?
Yes, validating YOLO11 models on different datasets is possible. After training, you can use the validation mode to evaluate the performance:
from ultralytics import YOLO
# Load a YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.yaml")
# Train the model
model.train(data="coco8.yaml", epochs=5)
# Validate the model on a different dataset
model.val(data="path/to/separate/data.yaml")
راجع صفحة وضع فال للحصول على أمثلة مفصلة واستخدامات مفصلة.
