Inferenza in Tempo Reale con Applicazione Streamlit utilizzando Ultralytics YOLO26
Introduzione
Streamlit semplifica la creazione e la distribuzione di applicazioni web interattive. Combinando questo con Ultralytics YOLO26 si ottiene il rilevamento di oggetti e l'analisi in tempo reale direttamente nel browser. L'elevata precisione e velocità di YOLO26 garantiscono prestazioni impeccabili per i flussi video in tempo reale, rendendolo ideale per applicazioni in sicurezza, vendita al dettaglio e oltre.
Guarda: Come utilizzare Streamlit con Ultralytics in tempo reale Visione artificiale nel tuo browser
| Acquacoltura | Zootecnia |
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| Rilevamento di Pesci utilizzando Ultralytics YOLO26 | Rilevamento di Animali utilizzando Ultralytics YOLO26 |
Vantaggi dell'inferenza live
- Rilevamento di Oggetti in Tempo Reale Senza Interruzioni: Streamlit, combinato con YOLO26, consente il rilevamento di oggetti in tempo reale direttamente dal feed della tua webcam. Ciò permette un'analisi e approfondimenti immediati, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono feedback istantaneo.
- Implementazione intuitiva: L'interfaccia interattiva di Streamlit rende semplice l'implementazione e l'utilizzo dell'applicazione senza approfondite conoscenze tecniche. Gli utenti possono avviare l'inferenza live con un semplice clic, migliorando l'accessibilità e l'usabilità.
- Utilizzo Efficiente delle Risorse: Gli algoritmi ottimizzati di YOLO26 garantiscono un'elaborazione ad alta velocità con risorse computazionali minime. Questa efficienza consente un'inferenza fluida e affidabile dalla webcam anche su hardware standard, rendendo la visione artificiale avanzata accessibile a un pubblico più ampio.
Codice dell'applicazione Streamlit
Installazione di Ultralytics
Prima di iniziare a costruire l'applicazione, assicurati di avere installato il pacchetto Ultralytics python.
pip install ultralytics
Inferenza utilizzando Streamlit con Ultralytics YOLO
yolo solutions inference
yolo solutions inference model="path/to/model.pt"
Questi comandi avviano l'interfaccia Streamlit predefinita fornita con Ultralytics. Usa yolo solutions inference --help per visualizzare flag aggiuntivi come source, conf, oppure persist se desideri personalizzare l'esperienza senza modificare il codice Python.
from ultralytics import solutions
inf = solutions.Inference(
model="yolo26n.pt", # you can use any model that Ultralytics supports, e.g., YOLO26, or a custom-trained model
)
inf.inference()
# Make sure to run the file using command `streamlit run path/to/file.py`
Questo avvierà l'applicazione Streamlit nel tuo browser web predefinito. Vedrai il titolo principale, il sottotitolo e la barra laterale con le opzioni di configurazione. Seleziona il modello YOLO26 desiderato, imposta le soglie di confidenza e NMS, e clicca sul pulsante "Start" per avviare il rilevamento di oggetti in tempo reale.
Come funziona
Dietro le quinte, l'applicazione Streamlit utilizza il modulo delle soluzioni Ultralytics per creare un'interfaccia interattiva. Quando si avvia l'inferenza, l'applicazione:
- Acquisisce video dalla tua webcam o da un file video caricato.
- Elabora ogni frame attraverso il modello YOLO26
- Applica il detect di oggetti con le soglie di confidenza e IoU specificate
- Visualizza sia i frame originali che quelli annotati in tempo reale
- Abilita opzionalmente il tracciamento degli oggetti se selezionato
L'applicazione fornisce un'interfaccia pulita e intuitiva con controlli per regolare i parametri del modello e avviare/arrestare l'inferenza in qualsiasi momento.
Conclusione
Seguendo questa guida, hai creato con successo un'applicazione di rilevamento di oggetti in tempo reale utilizzando Streamlit e Ultralytics YOLO26. Questa applicazione ti permette di sperimentare la potenza di YOLO26 nel detect di oggetti tramite la tua webcam, con un'interfaccia user-friendly e la possibilità di interrompere il flusso video in qualsiasi momento.
Per ulteriori miglioramenti, puoi esplorare l'aggiunta di altre funzionalità come la registrazione del flusso video, il salvataggio dei frame annotati o l'integrazione con altre librerie di computer vision.
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Dove trovare aiuto e supporto
- Problemi su GitHub: Visita il repository Ultralytics su GitHub per porre domande, segnalare bug e suggerire funzionalità.
- Server Discord di Ultralytics: unisciti al server Discord di Ultralytics per entrare in contatto con altri utenti e sviluppatori, ottenere supporto, condividere conoscenze e fare brainstorming di idee.
Documentazione ufficiale
- Documentazione di Ultralytics YOLO26: Fai riferimento alla documentazione ufficiale di YOLO26 per guide complete e approfondimenti su vari compiti e progetti di visione artificiale.
FAQ
Come posso configurare un'applicazione di rilevamento di oggetti in tempo reale utilizzando Streamlit e Ultralytics YOLO26?
Configurare un'applicazione di rilevamento di oggetti in tempo reale con Streamlit e Ultralytics YOLO26 è semplice. Innanzitutto, assicurati di avere il pacchetto python Ultralytics installato utilizzando:
pip install ultralytics
Quindi, puoi creare un'applicazione Streamlit di base per eseguire l'inferenza in tempo reale:
Applicazione Streamlit
from ultralytics import solutions
inf = solutions.Inference(
model="yolo26n.pt", # you can use any model that Ultralytics supports, e.g., YOLO26, YOLOv10
)
inf.inference()
# Make sure to run the file using command `streamlit run path/to/file.py`
yolo solutions inference
Per maggiori dettagli sulla configurazione pratica, consultare la sezione Codice dell'applicazione Streamlit della documentazione.
Quali sono i principali vantaggi dell'utilizzo di Ultralytics YOLO26 con Streamlit per il rilevamento di oggetti in tempo reale?
L'utilizzo di Ultralytics YOLO26 con Streamlit per il rilevamento di oggetti in tempo reale offre diversi vantaggi:
- Rilevamento in tempo reale senza interruzioni: Ottieni un rilevamento di oggetti in tempo reale ad alta precisione direttamente dai feed della webcam.
- Interfaccia intuitiva: L'interfaccia intuitiva di Streamlit consente un facile utilizzo e implementazione senza approfondite conoscenze tecniche.
- Efficienza delle Risorse: Gli algoritmi ottimizzati di YOLO26 garantiscono un'elaborazione ad alta velocità con risorse computazionali minime.
Scopri di più su questi vantaggi nella sezione Vantaggi dell'inferenza live.
Come posso distribuire un'applicazione di object detection Streamlit nel mio browser web?
Dopo aver codificato la tua applicazione Streamlit che integra Ultralytics YOLO26, puoi deployarla eseguendo:
streamlit run path/to/file.py
Questo comando avvierà l'applicazione nel tuo browser web predefinito, consentendoti di selezionare i modelli YOLO26, impostare le soglie di confidenza e NMS, e avviare il rilevamento di oggetti in tempo reale con un semplice click. Per una guida dettagliata, fai riferimento alla sezione Codice dell'Applicazione Streamlit.
Quali sono alcuni casi d'uso per il rilevamento di oggetti in tempo reale utilizzando Streamlit e Ultralytics YOLO26?
Il rilevamento di oggetti in tempo reale utilizzando Streamlit e Ultralytics YOLO26 può essere applicato in vari settori:
- Sicurezza: Monitoraggio in tempo reale per accessi non autorizzati e sistemi di allarme di sicurezza.
- Retail: Conteggio dei clienti, gestione degli scaffali e monitoraggio dell'inventario.
- Fauna selvatica e agricoltura: Monitoraggio degli animali e delle condizioni delle colture per iniziative di conservazione.
Per casi d'uso ed esempi più approfonditi, esplora le Soluzioni Ultralytics.
Come si confronta Ultralytics YOLO26 con altri modelli di rilevamento di oggetti come YOLOv5 e RCNN?
Ultralytics YOLO26 offre diversi miglioramenti rispetto ai modelli precedenti come YOLOv5 e RCNN:
- Maggiore velocità e precisione: prestazioni migliorate per applicazioni in tempo reale.
- Facilità d'uso: Interfacce e implementazione semplificate.
- Efficienza delle risorse: Ottimizzato per una maggiore velocità con requisiti computazionali minimi.
Per un confronto completo, consulta la Documentazione di Ultralytics YOLO26 e i post di blog correlati che discutono le prestazioni del modello.
