Modellvorhersage mit Ultralytics YOLO

Einführung

In der Welt des maschinellen Lernens und der Computer Vision wird der Prozess, visuelle Daten zu interpretieren, als 'Inferenz' oder 'Vorhersage' bezeichnet. Ultralytics YOLO11 bietet eine leistungsstarke Funktion, den sogenannten Vorhersagemodus, der auf hochleistungsfähige Echtzeit-Inferenz für eine Vielzahl von Datenquellen zugeschnitten ist.

Ansehen: Wie man die Ausgaben des Ultralytics YOLO Modells für benutzerdefinierte Projekte extrahiert.

Anwendungen in der Praxis

Fertigung	Sport	Sicherheit
Erkennung von Fahrzeugersatzteilen	Fußballspielererkennung	Personen-Sturzerkennung

Warum Ultralytics YOLO für Inferenz verwenden?

Hier sind die Gründe, warum Sie den Vorhersagemodus von YOLO11 für Ihre verschiedenen Inferenzanforderungen in Betracht ziehen sollten:

• Vielseitigkeit: Fähigkeit, Inferenz auf Bildern, Videos und sogar Live-Streams durchzuführen.
• Leistung: Entwickelt für Echtzeit- und Hochgeschwindigkeitsverarbeitung ohne Einbußen bei der Genauigkeit.
• Benutzerfreundlichkeit: Intuitive Python- und CLI-Schnittstellen für schnelle Bereitstellung und Tests.
• Hohe Anpassbarkeit: Verschiedene Einstellungen und Parameter zur Anpassung des Inferenzverhaltens des Modells an Ihre spezifischen Anforderungen.

Hauptmerkmale des Predict-Modus

Der Vorhersagemodus von YOLO11 ist robust und vielseitig konzipiert und bietet:

• Kompatibilität mit verschiedenen Datenquellen: Egal, ob Ihre Daten in Form von einzelnen Bildern, einer Sammlung von Bildern, Videodateien oder Echtzeit-Videostreams vorliegen, der Vorhersagemodus deckt alles ab.
• Streaming-Modus: Verwenden Sie die Streaming-Funktion, um einen speichereffizienten Generator von Results Objekten zu erzeugen. Aktivieren Sie dies, indem Sie stream=True in der Aufrufmethode des Prädiktors festlegen.
• Batch-Verarbeitung: Die Fähigkeit, mehrere Bilder oder Video-Frames in einem einzigen Batch zu verarbeiten, was die Inferenzzeit weiter beschleunigt.
• Integrationsfreundlich: Dank der flexiblen API einfache Integration in bestehende Datenpipelines und andere Softwarekomponenten.

Ultralytics YOLO-Modelle geben entweder eine Python-Liste von Results Objekten oder einen speichereffizienten Python-Generator von Results Objekten zurück, wenn stream=True während der Inferenz an das Modell übergeben wird:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # pretrained YOLO11n model

# Run batched inference on a list of images
results = model(["image1.jpg", "image2.jpg"])  # return a list of Results objects

# Process results list
for result in results:
    boxes = result.boxes  # Boxes object for bounding box outputs
    masks = result.masks  # Masks object for segmentation masks outputs
    keypoints = result.keypoints  # Keypoints object for pose outputs
    probs = result.probs  # Probs object for classification outputs
    obb = result.obb  # Oriented boxes object for OBB outputs
    result.show()  # display to screen
    result.save(filename="result.jpg")  # save to disk

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # pretrained YOLO11n model

# Run batched inference on a list of images
results = model(["image1.jpg", "image2.jpg"], stream=True)  # return a generator of Results objects

# Process results generator
for result in results:
    boxes = result.boxes  # Boxes object for bounding box outputs
    masks = result.masks  # Masks object for segmentation masks outputs
    keypoints = result.keypoints  # Keypoints object for pose outputs
    probs = result.probs  # Probs object for classification outputs
    obb = result.obb  # Oriented boxes object for OBB outputs
    result.show()  # display to screen
    result.save(filename="result.jpg")  # save to disk

Inferenzquellen

YOLO11 kann verschiedene Arten von Eingabequellen für die Inferenz verarbeiten, wie in der folgenden Tabelle dargestellt. Zu den Quellen gehören statische Bilder, Videostreams und verschiedene Datenformate. Die Tabelle zeigt auch, ob jede Quelle im Streaming-Modus mit dem Argument stream=True ✅ verwendet werden kann. Der Streaming-Modus ist vorteilhaft für die Verarbeitung von Videos oder Live-Streams, da er einen Generator von Ergebnissen erstellt, anstatt alle Frames in den Speicher zu laden.

Nachfolgend finden Sie Codebeispiele für die Verwendung der einzelnen Quelltypen:

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Define path to the image file
source = "path/to/image.jpg"

# Run inference on the source
results = model(source)  # list of Results objects

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Define current screenshot as source
source = "screen"

# Run inference on the source
results = model(source)  # list of Results objects

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Define remote image or video URL
source = "https://ultralytics.com/images/bus.jpg"

# Run inference on the source
results = model(source)  # list of Results objects

from PIL import Image

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Open an image using PIL
source = Image.open("path/to/image.jpg")

# Run inference on the source
results = model(source)  # list of Results objects

import cv2

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Read an image using OpenCV
source = cv2.imread("path/to/image.jpg")

# Run inference on the source
results = model(source)  # list of Results objects

import numpy as np

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Create a random numpy array of HWC shape (640, 640, 3) with values in range [0, 255] and type uint8
source = np.random.randint(low=0, high=255, size=(640, 640, 3), dtype="uint8")

# Run inference on the source
results = model(source)  # list of Results objects

import torch

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Create a random torch tensor of BCHW shape (1, 3, 640, 640) with values in range [0, 1] and type float32
source = torch.rand(1, 3, 640, 640, dtype=torch.float32)

# Run inference on the source
results = model(source)  # list of Results objects

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Define a path to a CSV file with images, URLs, videos and directories
source = "path/to/file.csv"

# Run inference on the source
results = model(source)  # list of Results objects

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Define path to video file
source = "path/to/video.mp4"

# Run inference on the source
results = model(source, stream=True)  # generator of Results objects

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Define path to directory containing images and videos for inference
source = "path/to/dir"

# Run inference on the source
results = model(source, stream=True)  # generator of Results objects

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Define a glob search for all JPG files in a directory
source = "path/to/dir/*.jpg"

# OR define a recursive glob search for all JPG files including subdirectories
source = "path/to/dir/**/*.jpg"

# Run inference on the source
results = model(source, stream=True)  # generator of Results objects

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Define source as YouTube video URL
source = "https://youtu.be/LNwODJXcvt4"

# Run inference on the source
results = model(source, stream=True)  # generator of Results objects

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Single stream with batch-size 1 inference
source = "rtsp://example.com/media.mp4"  # RTSP, RTMP, TCP, or IP streaming address

# Run inference on the source
results = model(source, stream=True)  # generator of Results objects

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Multiple streams with batched inference (e.g., batch-size 8 for 8 streams)
source = "path/to/list.streams"  # *.streams text file with one streaming address per line

# Run inference on the source
results = model(source, stream=True)  # generator of Results objects

rtsp://example.com/media1.mp4
rtsp://example.com/media2.mp4
rtmp://example2.com/live
tcp://192.168.1.100:554
...

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on the source
results = model(source=0, stream=True)  # generator of Results objects

Inferenzargumente

model.predict() akzeptiert mehrere Argumente, die zur Inferenzzeit übergeben werden können, um Standardwerte zu überschreiben:

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on 'bus.jpg' with arguments
model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg", save=True, imgsz=320, conf=0.5)

Inferenzargumente:

Visualisierungsargumente:

Bild- und Videoformate

YOLO11 unterstützt verschiedene Bild- und Videoformate, wie in ultralytics/data/utils.py angegeben. In den Tabellen unten finden Sie die gültigen Suffixe und Beispielbefehle für die Vorhersage.

Bilder

Die folgende Tabelle enthält gültige Ultralytics-Bildformate.

Videos

Die folgende Tabelle enthält gültige Ultralytics-Videoformate.

Arbeiten mit Ergebnissen

Alle Ultralytics predict() Aufrufe geben eine Liste von Results Objekten zurück:

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
results = model(
    [
        "https://ultralytics.com/images/bus.jpg",
        "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg",
    ]
)  # batch inference

Results Objekte haben die folgenden Attribute:

Results Objekte haben die folgenden Methoden:

Weitere Informationen finden Sie in der Results Klassendokumentation.

Boxen

Boxes Objekt kann verwendet werden, um Begrenzungsrahmen zu indizieren, zu bearbeiten und in verschiedene Formate zu konvertieren.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")  # results list

# View results
for r in results:
    print(r.boxes)  # print the Boxes object containing the detection bounding boxes

Hier ist eine Tabelle für die Boxes Klassenmethoden und -eigenschaften, einschließlich Name, Typ und Beschreibung:

Weitere Informationen finden Sie in der Boxes Klassendokumentation.

Masken

Masks Objekt kann verwendet werden, um Masken zu indizieren, zu manipulieren und in Segmente zu konvertieren.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n-seg Segment model
model = YOLO("yolo11n-seg.pt")

# Run inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")  # results list

# View results
for r in results:
    print(r.masks)  # print the Masks object containing the detected instance masks

Hier ist eine Tabelle für die Masks Klassenmethoden und -eigenschaften, einschließlich Name, Typ und Beschreibung:

Weitere Informationen finden Sie in der Masks Klassendokumentation.

Keypoints

Keypoints Objekt kann verwendet werden, um Koordinaten zu indizieren, zu manipulieren und zu normalisieren.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n-pose Pose model
model = YOLO("yolo11n-pose.pt")

# Run inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")  # results list

# View results
for r in results:
    print(r.keypoints)  # print the Keypoints object containing the detected keypoints

Hier ist eine Tabelle für die Keypoints Klassenmethoden und -eigenschaften, einschließlich Name, Typ und Beschreibung:

Weitere Informationen finden Sie in der Keypoints Klassendokumentation.

Wahrscheinlichkeiten

Probs Objekt kann verwendet werden, um top1 und top5 Indizes und Scores der Klassifizierung zu erhalten.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n-cls Classify model
model = YOLO("yolo11n-cls.pt")

# Run inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")  # results list

# View results
for r in results:
    print(r.probs)  # print the Probs object containing the detected class probabilities

Hier ist eine Tabelle, die die Methoden und Eigenschaften für die Probs Klasse zusammenfasst:

Weitere Informationen finden Sie in der Probs Klassendokumentation.

OBB

OBB Objekt kann verwendet werden, um orientierte Begrenzungsrahmen zu indizieren, zu manipulieren und in verschiedene Formate zu konvertieren.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n-obb.pt")

# Run inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/boats.jpg")  # results list

# View results
for r in results:
    print(r.obb)  # print the OBB object containing the oriented detection bounding boxes

Hier ist eine Tabelle für die OBB Klassenmethoden und -eigenschaften, einschließlich Name, Typ und Beschreibung:

Weitere Informationen finden Sie in der OBB Klassendokumentation.

Ergebnisse plotten

Die plot() Methode in Results Objekten erleichtert die Visualisierung von Vorhersagen, indem erkannte Objekte (wie Begrenzungsrahmen, Masken, Keypoints und Wahrscheinlichkeiten) auf das Originalbild gelegt werden. Diese Methode gibt das annotierte Bild als NumPy-Array zurück, was eine einfache Anzeige oder Speicherung ermöglicht.

from PIL import Image

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11n model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on 'bus.jpg'
results = model(["https://ultralytics.com/images/bus.jpg", "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg"])  # results list

# Visualize the results
for i, r in enumerate(results):
    # Plot results image
    im_bgr = r.plot()  # BGR-order numpy array
    im_rgb = Image.fromarray(im_bgr[..., ::-1])  # RGB-order PIL image

    # Show results to screen (in supported environments)
    r.show()

    # Save results to disk
    r.save(filename=f"results{i}.jpg")

plot() Methodenparameter

Die plot() Methode unterstützt verschiedene Argumente zur Anpassung der Ausgabe:

Threadsichere Inferenz

Die Gewährleistung der Thread-Sicherheit während der Inferenz ist entscheidend, wenn Sie mehrere YOLO-Modelle parallel in verschiedenen Threads ausführen. Thread-sichere Inferenz garantiert, dass die Vorhersagen jedes Threads isoliert sind und sich nicht gegenseitig beeinflussen, wodurch Race Conditions vermieden und konsistente und zuverlässige Ausgaben sichergestellt werden.

Bei der Verwendung von YOLO-Modellen in einer Multi-Thread-Anwendung ist es wichtig, separate Modellobjekte für jeden Thread zu instanziieren oder Thread-lokalen Speicher zu verwenden, um Konflikte zu vermeiden:

from threading import Thread

from ultralytics import YOLO


def thread_safe_predict(model, image_path):
    """Performs thread-safe prediction on an image using a locally instantiated YOLO model."""
    model = YOLO(model)
    results = model.predict(image_path)
    # Process results


# Starting threads that each have their own model instance
Thread(target=thread_safe_predict, args=("yolo11n.pt", "image1.jpg")).start()
Thread(target=thread_safe_predict, args=("yolo11n.pt", "image2.jpg")).start()

Für einen detaillierten Einblick in die Thread-sichere Inferenz mit YOLO-Modellen und schrittweise Anleitungen lesen Sie bitte unseren YOLO Thread-Safe Inference Guide. Dieser Leitfaden liefert Ihnen alle notwendigen Informationen, um häufige Fallstricke zu vermeiden und sicherzustellen, dass Ihre Multi-Thread-Inferenz reibungslos läuft.

Streaming-Quelle for-loop

Hier ist ein python-Skript, das OpenCV (cv2) und YOLO verwendet, um Inferenz auf Videobildern auszuführen. Dieses Skript setzt voraus, dass Sie die notwendigen Pakete bereits installiert haben (opencv-python und ultralytics), oder Auto-Modus mit angegebener Auslastungsfraktion (

import cv2

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Open the video file
video_path = "path/to/your/video/file.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# Loop through the video frames
while cap.isOpened():
    # Read a frame from the video
    success, frame = cap.read()

    if success:
        # Run YOLO inference on the frame
        results = model(frame)

        # Visualize the results on the frame
        annotated_frame = results[0].plot()

        # Display the annotated frame
        cv2.imshow("YOLO Inference", annotated_frame)

        # Break the loop if 'q' is pressed
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
    else:
        # Break the loop if the end of the video is reached
        break

# Release the video capture object and close the display window
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Dieses Skript führt Vorhersagen für jedes Frame des Videos aus, visualisiert die Ergebnisse und zeigt sie in einem Fenster an. Die Schleife kann durch Drücken von 'q' verlassen werden.

FAQ

Was ist Ultralytics YOLO und sein Vorhersagemodus für Echtzeit-Inferenz?

Ultralytics YOLO ist ein hochmodernes Modell für die Echtzeit-Objekterkennung, -segmentierung und -klassifizierung. Sein Vorhersagemodus ermöglicht es Benutzern, Hochgeschwindigkeitsinferenzen auf verschiedenen Datenquellen wie Bildern, Videos und Live-Streams durchzuführen. Es wurde für Leistung und Vielseitigkeit entwickelt und bietet auch Batch-Verarbeitungs- und Streaming-Modi. Weitere Informationen zu den Funktionen finden Sie im Ultralytics YOLO Vorhersagemodus.

Wie kann ich Inferenz mit Ultralytics YOLO auf verschiedenen Datenquellen ausführen?

Ultralytics YOLO kann eine breite Palette von Datenquellen verarbeiten, darunter einzelne Bilder, Videos, Verzeichnisse, URLs und Streams. Sie können die Datenquelle im model.predict() Aufruf angeben. Verwenden Sie beispielsweise 'image.jpg' für ein lokales Bild oder 'https://ultralytics.com/images/bus.jpg' für eine URL. Sehen Sie sich die detaillierten Beispiele für verschiedene Inferenzquellen in der Dokumentation an.

Wie optimiere ich die YOLO-Inferenzgeschwindigkeit und Speichernutzung?

Um die Inferenzgeschwindigkeit zu optimieren und den Speicher effizient zu verwalten, können Sie den Streaming-Modus verwenden, indem Sie stream=True in der Aufrufmethode des Prädiktors festlegen. Der Streaming-Modus generiert einen speichereffizienten Generator von Results Objekten, anstatt alle Frames in den Speicher zu laden. Für die Verarbeitung langer Videos oder großer Datensätze ist der Streaming-Modus besonders nützlich. Erfahren Sie mehr über den Streaming-Modus..

Welche Inferenzargumente unterstützt Ultralytics YOLO?

Die model.predict() Methode in YOLO unterstützt verschiedene Argumente wie conf, iou, imgsz, deviceund mehr. Mit diesen Argumenten können Sie den Inferenzprozess anpassen und Parameter wie Konfidenzschwellenwerte, Bildgröße und das für die Berechnung verwendete Gerät festlegen. Detaillierte Beschreibungen dieser Argumente finden Sie im Abschnitt Inferenzargumente. Abschnitt.

Wie kann ich die Ergebnisse von YOLO-Vorhersagen visualisieren und speichern?

Nach der Durchführung der Inferenz mit YOLO enthalten die Results Objekte Methoden zum Anzeigen und Speichern von annotierten Bildern. Sie können Methoden wie result.show() und result.save(filename="result.jpg") verwenden, um die Ergebnisse zu visualisieren und zu speichern. Eine umfassende Liste dieser Methoden finden Sie unter Arbeiten mit Ergebnissen. Abschnitt.

📅 Erstellt vor 1 Jahr ✏️ Aktualisiert vor 5 Tagen

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