Inférence en direct avec une application Streamlit utilisant Ultralytics YOLO26#
Introduction#
Streamlit facilite la création et le déploiement d’applications Web interactives. Associé à Ultralytics YOLO26, il permet d’effectuer la détection d’objets et l’analyse en temps réel directement dans ton navigateur. La grande précision et la rapidité de YOLO26 garantissent des performances fluides pour les flux vidéo en direct, ce qui en fait une solution idéale pour la sécurité, le commerce de détail et bien d’autres domaines.
Regarder : Comment créer une application d’inférence en direct avec Ultralytics YOLO26 et Streamlit | Détection et segmentation 🚀
| Aquaculture | Élevage |
|---|---|
 |  |
| Détection de poissons avec Ultralytics YOLO26 | Détection d’animaux avec Ultralytics YOLO26 |
Avantages de l’inférence en direct#
- Détection d’objets fluide en temps réel : Streamlit associé à YOLO26 permet de détecter des objets en temps réel directement depuis le flux de ta webcam. Tu peux ainsi obtenir immédiatement des analyses et des informations utiles, une solution idéale pour les applications nécessitant un retour instantané.
- Déploiement convivial : l’interface interactive de Streamlit facilite le déploiement et l’utilisation de l’application sans connaissances techniques approfondies. Les utilisateurs peuvent démarrer l’inférence en direct d’un simple clic, ce qui améliore l’accessibilité et la facilité d’utilisation.
- Utilisation efficace des ressources : les algorithmes optimisés de YOLO26 garantissent un traitement à grande vitesse avec un minimum de ressources de calcul. Cette efficacité assure une inférence webcam fluide et fiable, même sur du matériel standard, et rend la vision par ordinateur avancée accessible à un public plus large.
Code de l’application Streamlit#
Avant de commencer à créer l’application, vérifie que le package Python Ultralytics est installé.
pip install ultralyticsyolo solutions inference
yolo solutions inference model="path/to/model.pt"
yolo solutions help # list the available solution commands and argumentsCes commandes lancent l’interface Streamlit par défaut fournie avec Ultralytics.
L’application Streamlit s’ouvre alors dans ton navigateur Web par défaut. Tu verras le titre principal, le sous-titre et la barre latérale avec les options de configuration. Sélectionne le modèle YOLO26 de ton choix, définis les seuils de confiance et de NMS, puis clique sur le bouton « Start » pour lancer la détection d’objets en temps réel.
Fonctionnement#
En coulisses, l’application Streamlit utilise le module de solutions Ultralytics pour créer une interface interactive. Lorsque tu démarres l’inférence, l’application :
- Capture des images depuis ta webcam, un fichier vidéo importé ou des images importées
- Traite chaque image avec le modèle YOLO26
- Applique la détection d’objets avec les seuils de confiance et d’IoU que tu as définis
- Affiche en temps réel les images originales et annotées
- Active éventuellement le suivi d’objets si tu le sélectionnes
L’application propose une interface épurée et conviviale, avec des commandes permettant de régler les paramètres du modèle et de démarrer ou d’arrêter l’inférence à tout moment.
Conclusion#
En suivant ce guide, tu as créé avec succès une application de détection d’objets en temps réel à l’aide de Streamlit et d’Ultralytics YOLO26. Cette application te permet de découvrir la puissance de YOLO26 pour détecter des objets à l’aide de ta webcam, grâce à une interface conviviale et à la possibilité d’arrêter le flux vidéo à tout moment.
Pour aller plus loin, tu peux ajouter des fonctionnalités comme l’enregistrement du flux vidéo, la sauvegarde des images annotées ou l’intégration d’autres bibliothèques de vision par ordinateur.
FAQ#
La configuration d’une application de détection d’objets en temps réel avec Streamlit et Ultralytics YOLO26 est simple. Commence par vérifier que le package Python Ultralytics est installé à l’aide de la commande suivante :
pip install ultralyticsTu peux ensuite créer une application Streamlit simple pour exécuter l’inférence en direct :
Application Streamlitfrom ultralytics import solutions inf = solutions.Inference( model="yolo26n.pt", # tu peux utiliser n’importe quel modèle pris en charge par Ultralytics, par exemple YOLO26, ou un modèle personnalisé entraîné ) inf.inference() # Veille à exécuter le fichier avec la commande `streamlit run path/to/file.py`Pour en savoir plus sur la configuration pratique, consulte la section Code de l’application Streamlit de la documentation.
L’utilisation d’Ultralytics YOLO26 avec Streamlit pour la détection d’objets en temps réel offre plusieurs avantages :
- Détection en temps réel fluide : obtiens une détection d’objets précise et en temps réel directement à partir des flux de webcam grâce à une grande précision.
- Interface conviviale : l’interface intuitive de Streamlit facilite l’utilisation et le déploiement, sans nécessiter de connaissances techniques approfondies.
- Efficacité des ressources : les algorithmes optimisés de YOLO26 assurent un traitement rapide avec un minimum de ressources informatiques.
Découvre plus en détail ces avantages dans la section Avantages de l’inférence en direct.
Après avoir codé ton application Streamlit intégrant Ultralytics YOLO26, tu peux la déployer en exécutant la commande suivante :
streamlit run path/to/file.pyCette commande ouvre l’application dans ton navigateur Web par défaut. Tu peux alors sélectionner des modèles YOLO26, définir les seuils de confiance et de NMS, puis lancer la détection d’objets en temps réel d’un simple clic. Pour consulter un guide détaillé, reporte-toi à la section Code de l’application Streamlit.
La détection d’objets en temps réel avec Streamlit et Ultralytics YOLO26 peut s’appliquer à différents secteurs :
- Sécurité : surveillance en temps réel des accès non autorisés et des systèmes d’alarme de sécurité.
- Commerce de détail : comptage des clients, gestion des rayons et suivi des stocks.
- Faune et agriculture : surveillance des animaux et de l’état des cultures pour les efforts de conservation.
Pour découvrir des cas d’usage et des exemples plus détaillés, explore les solutions Ultralytics.
Ultralytics YOLO26 apporte plusieurs améliorations par rapport aux modèles précédents comme YOLOv5 et les RCNN :
- Vitesse et précision supérieures : performances améliorées pour les applications en temps réel.
- Facilité d’utilisation : interfaces et déploiement simplifiés.
- Efficacité des ressources : optimisé pour offrir une meilleure vitesse avec un minimum de ressources informatiques.
Pour une comparaison complète, consulte la documentation Ultralytics YOLO26 et les articles de blog associés qui traitent des performances des modèles.