करने के लिए व्यापक ट्यूटोरियल Ultralytics YOLO

में आपका स्वागत है Ultralytics' YOLO 🚀 मार्गदर्शिकाएँ! हमारे व्यापक ट्यूटोरियल के विभिन्न पहलुओं को कवर YOLO ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल, प्रशिक्षण और भविष्यवाणी से लेकर तैनाती तक। निर्माणकाल PyTorch, YOLO वास्तविक समय वस्तु का पता लगाने के कार्यों में अपनी असाधारण गति और सटीकता के लिए बाहर खड़ा है।

चाहे आप एक नौसिखिया हों या गहरी शिक्षा के विशेषज्ञ हों, हमारे ट्यूटोरियल कार्यान्वयन और अनुकूलन में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं YOLO आपके कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट्स के लिए। चलो गोता लगाएँ!

सतर्कता: Ultralytics YOLOv8 मार्गदर्शिकाएँ अवलोकन

मार्गदर्शिकाएँ

विभिन्न पहलुओं में महारत हासिल करने में आपकी मदद करने के लिए यहां गहन मार्गदर्शिकाओं का संकलन दिया गया है Ultralytics YOLO.

• YOLO सामान्य समस्याओं का ⭐ अनुशंसित: साथ काम करते समय सबसे अधिक बार सामना की जाने वाली समस्याओं के लिए व्यावहारिक समाधान और समस्या निवारण युक्तियाँ Ultralytics YOLO मॉडल।
• YOLO प्रदर्शन मेट्रिक्स ⭐ आवश्यक: अपने प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले mAP, IoU और F1 स्कोर जैसे प्रमुख मीट्रिक को समझें YOLO मॉडल। पता लगाने की सटीकता और गति में सुधार करने के तरीके पर व्यावहारिक उदाहरण और सुझाव शामिल हैं।
• मॉडल परिनियोजन विकल्प: का अवलोकन YOLO मॉडल परिनियोजन प्रारूप जैसे ONNX, OpenVINOऔर TensorRT, आपकी तैनाती रणनीति को सूचित करने के लिए प्रत्येक के लिए पेशेवरों और विपक्षों के साथ।
• के-फोल्ड क्रॉस सत्यापन 🚀 नया: के-फोल्ड क्रॉस-सत्यापन तकनीक का उपयोग करके मॉडल सामान्यीकरण में सुधार करना सीखें।
• हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग 🚀 नया: अपने अनुकूलन के लिए डिस्कवर करें YOLO ट्यूनर क्लास और जेनेटिक इवोल्यूशन एल्गोरिदम का उपयोग करके हाइपरपैरामीटर को फाइन-ट्यूनिंग करके मॉडल।
• SAHI टाइल Inference 🚀 NEW: SAHI की कटा हुआ अनुमान क्षमताओं का लाभ उठाने पर व्यापक मार्गदर्शिका YOLOv8 उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों में ऑब्जेक्ट का पता लगाने के लिए।
• AzureML Quickstart 🚀 नया: उठो और के साथ चल रहा है Ultralytics YOLO पर मॉडल Microsoftका Azure Machine Learning प्लेटफ़ॉर्म। क्लाउड में अपने ऑब्जेक्ट डिटेक्शन प्रोजेक्ट्स को प्रशिक्षित करने, परिनियोजित करने और स्केल करने का तरीका जानें।
• कोंडा क्विकस्टार्ट 🚀 नया: के लिए कोंडा वातावरण स्थापित करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका Ultralytics. इंस्टॉल करने और उपयोग शुरू करने का तरीका जानें Ultralytics कोंडा के साथ कुशलतापूर्वक पैकेज।
• डॉकर क्विकस्टार्ट 🚀 नया: स्थापित करने और उपयोग करने के लिए पूरी गाइड Ultralytics YOLO डॉकर के साथ मॉडल। डॉकर स्थापित करने का तरीका जानें, प्रबंधित करेंGPU समर्थन करें, और चलाएं YOLO लगातार विकास और तैनाती के लिए पृथक कंटेनरों में मॉडल।
• रास्पबेरी पाई 🚀 नया: क्विकस्टार्ट ट्यूटोरियल चलाने के लिए YOLO नवीनतम रास्पबेरी पाई हार्डवेयर के लिए मॉडल।
• NVIDIA Jetson 🚀 नई: परिनियोजन के लिए क्विकस्टार्ट गाइड YOLO पर मॉडल NVIDIA जेटसन डिवाइस।
• डीपस्ट्रीम चालू NVIDIA Jetson 🚀 नई: परिनियोजन के लिए क्विकस्टार्ट गाइड YOLO पर मॉडल NVIDIA डीपस्ट्रीम का उपयोग करने वाले जेटसन डिवाइस और TensorRT.
• Triton अनुमान सर्वर एकीकरण 🚀 नया: के एकीकरण में गोता लगाएँ Ultralytics YOLOv8 के साथ NVIDIAका Triton स्केलेबल और कुशल गहन शिक्षण अनुमान परिनियोजन के लिए अनुमान सर्वर।
• YOLO थ्रेड-सुरक्षित अनुमान 🚀 नया: के साथ अनुमान लगाने के लिए दिशानिर्देश YOLO थ्रेड-सुरक्षित तरीके से मॉडल। धागा सुरक्षा के महत्व और दौड़ की स्थिति को रोकने और लगातार भविष्यवाणियों को सुनिश्चित करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को जानें।
• पृथक विभाजन वस्तुओं 🚀 नया: कैसे निकालने और/या छवियों का उपयोग कर अलग करने के लिए पर कदम दर कदम नुस्खा और स्पष्टीकरण Ultralytics एक खंड।
• किनारा TPU रास्पबेरी पाई पर: Google किनारा TPU तेज करता है YOLO रास्पबेरी पाई पर अनुमान।
• टर्मिनल में अनुमान छवियाँ देखें : दूरस्थ सुरंग या SSH सत्रों का उपयोग करते समय अनुमान परिणाम देखने के लिए VSCode के एकीकृत टर्मिनल का उपयोग करें।
• OpenVINO विलंबता बनाम थ्रूपुट मोड - पीक के लिए विलंबता और थ्रूपुट अनुकूलन तकनीक सीखें YOLO अनुमान प्रदर्शन।
• कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट 🚀 के चरण नए: कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट में शामिल महत्वपूर्ण चरणों के बारे में जानें, जिसमें लक्ष्यों को परिभाषित करना, मॉडल का चयन करना, डेटा तैयार करना और परिणामों का मूल्यांकन करना शामिल है।
• एक कंप्यूटर विजन प्रोजेक्ट के लक्ष्यों 🚀 को परिभाषित करना नया: अपने कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट के लिए स्पष्ट और औसत दर्जे का लक्ष्यों को प्रभावी ढंग से परिभाषित करने के तरीके के माध्यम से चलें। एक अच्छी तरह से परिभाषित समस्या कथन के महत्व को जानें और यह कैसे आपकी परियोजना के लिए एक रोडमैप बनाता है।
• डेटा संग्रह और एनोटेशन 🚀 नया: अपने कंप्यूटर विज़न मॉडल के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले इनपुट बनाने के लिए डेटा एकत्र करने और एनोटेट करने के लिए टूल, तकनीकों और सर्वोत्तम प्रथाओं का अन्वेषण करें।
• प्रीप्रोसेसिंग एनोटेट डेटा 🚀 नया: कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट्स में प्रीप्रोसेसिंग और ऑगमेंटिंग इमेज डेटा के बारे में जानें YOLOv8, सामान्यीकरण, डेटासेट वृद्धि, विभाजन और खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (EDA) सहित।
• मॉडल प्रशिक्षण 🚀 के लिए युक्तियाँ नई: बैच आकार के अनुकूलन पर युक्तियों का अन्वेषण करें, मिश्रित परिशुद्धता का उपयोग करके, पूर्व-प्रशिक्षित वजन लागू करना, और अपने कंप्यूटर दृष्टि मॉडल को एक हवा बनाने के लिए और अधिक।
• मॉडल मूल्यांकन और फाइन-ट्यूनिंग 🚀 पर अंतर्दृष्टि नई: अपने कंप्यूटर विज़न मॉडल के मूल्यांकन और फाइन-ट्यूनिंग के लिए रणनीतियों और सर्वोत्तम प्रथाओं में अंतर्दृष्टि प्राप्त करें। इष्टतम परिणाम प्राप्त करने के लिए मॉडल को परिष्कृत करने की पुनरावृत्ति प्रक्रिया के बारे में जानें।
• मॉडल परीक्षण 🚀 पर एक गाइड नया: यथार्थवादी सेटिंग्स में अपने कंप्यूटर दृष्टि मॉडल का परीक्षण करने पर एक संपूर्ण मार्गदर्शिका। प्रोजेक्ट लक्ष्यों के अनुरूप सटीकता, विश्वसनीयता और प्रदर्शन को सत्यापित करने का तरीका जानें।
• मॉडल परिनियोजन 🚀 के लिए सर्वोत्तम अभ्यास नया: अनुकूलन, समस्या निवारण और सुरक्षा पर ध्यान देने के साथ कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट्स में मॉडल को कुशलतापूर्वक परिनियोजित करने के लिए युक्तियों और सर्वोत्तम अभ्यासों के माध्यम से चलें।
• अपने कंप्यूटर विज़न मॉडल 🚀 को बनाए रखना नया: सटीकता, स्पॉट विसंगतियों की गारंटी देने और डेटा बहाव को कम करने के लिए कंप्यूटर विज़न मॉडल की निगरानी, रखरखाव और दस्तावेजीकरण के लिए महत्वपूर्ण प्रथाओं को समझें।
• आरओएस क्विकस्टार्ट 🚀 नया: एकीकृत करना सीखें YOLO प्वाइंट क्लाउड और डेप्थ इमेज सहित रोबोटिक्स अनुप्रयोगों में रीयल-टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम (आरओएस) के साथ।

हमारे गाइड में योगदान करें

हम समुदाय से योगदान का स्वागत करते हैं! यदि आपने किसी विशेष पहलू में महारत हासिल कर ली है Ultralytics YOLO यह अभी तक हमारे गाइड में शामिल नहीं है, हम आपको अपनी विशेषज्ञता साझा करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। गाइड लिखना समुदाय को वापस देने और हमारे दस्तावेज़ीकरण को अधिक व्यापक और उपयोगकर्ता के अनुकूल बनाने में हमारी मदद करने का एक शानदार तरीका है।

आरंभ करने के लिए, कृपया पुल अनुरोध (पीआर) 🛠️ खोलने के तरीके के बारे में दिशानिर्देशों के लिए हमारी योगदानकर्ता मार्गदर्शिका पढ़ें। हम आपके योगदान के लिए तत्पर हैं!

आइए बनाने के लिए मिलकर काम करें Ultralytics YOLO पारिस्थितिकी तंत्र अधिक मजबूत और बहुमुखी 🙏!

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मैं एक कस्टम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल का उपयोग करके कैसे प्रशिक्षित करूं Ultralytics YOLO?

के साथ एक कस्टम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल का प्रशिक्षण Ultralytics YOLO सीधा है। अपने डेटासेट को सही प्रारूप में तैयार करके और स्थापित करके प्रारंभ करें Ultralytics पैकेज। प्रशिक्षण आरंभ करने के लिए निम्न कोड का उपयोग करें:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8s.pt")  # Load a pre-trained YOLO model
model.train(data="path/to/dataset.yaml", epochs=50)  # Train on custom dataset

yolo task=detect mode=train model=yolov8s.pt data=path/to/dataset.yaml epochs=50

विस्तृत डेटासेट स्वरूपण और अतिरिक्त विकल्पों के लिए, मॉडल प्रशिक्षण मार्गदर्शिका के लिए हमारी युक्तियां देखें।

मुझे अपने प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किस प्रदर्शन मीट्रिक का उपयोग करना चाहिए YOLO को गढ़ना?

अपने का मूल्यांकन करना YOLO इसकी प्रभावकारिता को समझने के लिए मॉडल प्रदर्शन महत्वपूर्ण है। प्रमुख मेट्रिक्स में मीन एवरेज प्रिसिजन (mAP), इंटरसेक्शन ओवर यूनियन (IoU) और F1 स्कोर शामिल हैं। ये मीट्रिक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कार्यों की सटीकता और सटीकता का आकलन करने में मदद करते हैं। आप इन मेट्रिक्स के बारे में अधिक जान सकते हैं और हमारे मॉडल में अपने मॉडल को बेहतर बनाने के तरीके के बारे में जान सकते हैं। YOLO प्रदर्शन मेट्रिक्स मार्गदर्शिका।

मुझे क्यों उपयोग करना चाहिए Ultralytics मेरे कंप्यूटर दृष्टि परियोजनाओं के लिए हब?

Ultralytics HUB एक no-code प्लेटफॉर्म है जो प्रबंधन, प्रशिक्षण और तैनाती को सरल बनाता है YOLO मॉडल। यह सहज एकीकरण, रीयल-टाइम ट्रैकिंग और क्लाउड प्रशिक्षण का समर्थन करता है, जो इसे शुरुआती और पेशेवरों दोनों के लिए आदर्श बनाता है। इसकी विशेषताओं के बारे में अधिक जानें और यह आपके वर्कफ़्लो को हमारे साथ कैसे सुव्यवस्थित कर सकता है Ultralytics हब क्विकस्टार्ट गाइड।

के दौरान सामना की जाने वाली सामान्य समस्याएं क्या हैं YOLO मॉडल प्रशिक्षण, और मैं उन्हें कैसे हल कर सकता हूं?

इस दौरान सामान्य समस्याएं YOLO मॉडल प्रशिक्षण में डेटा स्वरूपण त्रुटियां, मॉडल आर्किटेक्चर बेमेल और अपर्याप्त प्रशिक्षण डेटा शामिल हैं। इन्हें संबोधित करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपका डेटासेट सही ढंग से स्वरूपित है, संगत मॉडल संस्करणों की जांच करें और अपने प्रशिक्षण डेटा को बढ़ाएं। समाधानों की एक व्यापक सूची के लिए, हमारे YOLO सामान्य समस्याएं मार्गदर्शिकाएँ।

मैं अपने को कैसे तैनात कर सकता हूं YOLO किनारे उपकरणों पर वास्तविक समय वस्तु का पता लगाने के लिए मॉडल?

परिनियोजन YOLO किनारे के उपकरणों पर मॉडल जैसे NVIDIA जेटसन और रास्पबेरी पाई को मॉडल को एक संगत प्रारूप में परिवर्तित करने की आवश्यकता होती है जैसे कि TensorRT या TFLite। इसके लिए हमारी चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाओं का पालन करें NVIDIA Jetson और Raspberry Pi एज हार्डवेयर पर रीयल-टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के साथ आरंभ करने के लिए परिनियोजन। ये मार्गदर्शिकाएँ आपको स्थापना, कॉन्फ़िगरेशन और प्रदर्शन अनुकूलन के बारे में बताएंगी।

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