Ultralytics YOLO11を使用したStreamlitアプリケーションによるライブ推論

はじめに

Streamlitを使えば、インタラクティブなウェブ・アプリケーションを簡単に構築・展開できます。これをUltralytics YOLO11と組み合わせることで、ブラウザ上で直接リアルタイムのオブジェクト検出と分析が可能になります。YOLO11の高い精度とスピードは、ライブ・ビデオ・ストリームのシームレスなパフォーマンスを保証し、セキュリティ、小売、その他の分野でのアプリケーションに理想的です。

見るんだ： Streamlit をUltralytics でリアルタイムに使用する方法 コンピュータ・ビジョン ブラウザで

水産養殖	動物飼育
Ultralytics YOLO11を使った魚の検出	Ultralytics YOLO11 を用いた動物の検出

ライブ推理の利点

• シームレスなリアルタイム物体検出：StreamlitとYOLO11の組み合わせにより、ウェブカメラフィードから直接リアルタイムの物体検出が可能になります。これにより、即時の分析と洞察が可能になり、即時のフィードバックを必要とするアプリケーションに最適です。
• ユーザーフレンドリーなデプロイメント：Streamlitのインタラクティブなインターフェイスは、豊富な専門知識がなくてもアプリケーションの導入と使用を容易にします。ユーザーは簡単なクリック操作でライブ推論を開始でき、アクセシビリティとユーザビリティが向上します。
• 効率的なリソース利用：YOLO11の最適化されたアルゴリズムは、最小限の計算リソースで高速処理を保証します。この効率性により、標準的なハードウェアでもスムーズで信頼性の高いウェブカメラ推論が可能になり、より多くの人々が高度なコンピュータビジョンにアクセスできるようになります。

ストリームリット・アプリケーション・コード

yolo streamlit-predict

from ultralytics import solutions

solutions.inference()

### Make sure to run the file using command `streamlit run <file-name.py>`

これでデフォルトのウェブブラウザでStreamlitアプリケーションが起動します。メインタイトル、サブタイトル、設定オプションのあるサイドバーが表示されます。希望のYOLO11モデルを選択し、信頼度とNMSのしきい値を設定し、"Start "ボタンをクリックすると、リアルタイムの物体検出が始まります。

オプションでPython に特定のモデルを指定することができる：

from ultralytics import solutions

# Pass a model as an argument
solutions.inference(model="path/to/model.pt")

### Make sure to run the file using command `streamlit run <file-name.py>`

結論

このガイドに従って、StreamlitとUltralytics YOLO11を使ったリアルタイム物体検出アプリケーションの作成に成功しました。このアプリケーションでは、ユーザーフレンドリーなインターフェースと、ビデオストリームをいつでも停止できる機能により、ウェブカメラを通して物体を検出するYOLO11のパワーを体験することができます。

さらなる機能拡張として、ビデオストリームの録画、アノテーションフレームの保存、他のコンピュータビジョンライブラリとの統合などの機能追加を検討することができます。

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ヘルプ＆サポート

• GitHub Issues： Ultralytics GitHub リポジトリにアクセスして、質問、バグ報告、機能の提案を行ってください。
• Ultralytics Discordサーバー： Ultralytics Discord サーバーに参加して、他のユーザーや開発者とつながり、サポートを受け、知識を共有し、アイデアを出し合いましょう。

公式文書

• Ultralytics YOLO11ドキュメント様々なコンピュータビジョンタスクやプロジェクトに関する包括的なガイドや洞察については、YOLO11の公式ドキュメントを参照してください。

よくあるご質問

StreamlitとUltralytics YOLO11を使用したリアルタイム物体検出アプリケーションのセットアップ方法を教えてください。

StreamlitとUltralytics YOLO11を使ったリアルタイム物体検出アプリケーションのセットアップは簡単です。まず、Ultralytics Python パッケージがインストールされていることを確認してください：

pip install ultralytics

そして、ライブ推論を実行するための基本的なStreamlitアプリケーションを作成することができる：

from ultralytics import solutions

solutions.inference()

### Make sure to run the file using command `streamlit run <file-name.py>`

yolo streamlit-predict

実用的なセットアップの詳細については、ドキュメントのStreamlit Application Codeセクションを参照してください。

Ultralytics YOLO11とStreamlitをリアルタイム物体検出に使用する主な利点は何ですか？

Ultralytics YOLO11とStreamlitをリアルタイム物体検出に使用すると、いくつかの利点がある：

• シームレスなリアルタイム検出：ウェブカメラフィードから直接、高精度のリアルタイム物体検出を実現。
• ユーザーフレンドリーなインターフェース：Streamlitの直感的なインターフェースは、専門的な知識がなくても簡単に使用・導入できます。
• 資源効率：YOLO11の最適化されたアルゴリズムは、最小限の計算リソースで高速処理を実現します。

これらの利点の詳細については、こちらをご覧ください。

Streamlit オブジェクト検出アプリケーションをウェブブラウザに展開するには？

Ultralytics YOLO11を統合したStreamlitアプリケーションをコーディングしたら、それをデプロイすることができます：

streamlit run <file-name.py>

このコマンドを実行すると、デフォルトのウェブブラウザでアプリケーションが起動し、YOLO11モデルの選択、信頼度、NMSのしきい値の設定、リアルタイムの物体検出の開始がクリックひとつでできるようになります。詳細なガイドについては、Streamlitアプリケーションコードのセクションを参照してください。

StreamlitとUltralytics YOLO11を使用したリアルタイム物体検出の使用例にはどのようなものがありますか？

StreamlitとUltralytics YOLO11を使ったリアルタイムの物体検出は、様々な分野に応用できる：

• セキュリティ不正アクセスをリアルタイムで監視。
• 小売業顧客カウント、棚管理など。
• 野生動物と農業：動物と作物の状態を監視する。

より詳細な使用例や事例については、Ultralytics ソリューションをご覧ください。

Ultralytics YOLO11と、YOLOv5 やRCNNといった他の物体検出モデルとの比較は？

Ultralytics YOLO11は、YOLOv5 やRCNNのような以前のモデルに対していくつかの改良を施している：

• スピードと精度の向上：リアルタイムアプリケーションのパフォーマンスが向上。
• 使いやすさ：簡素化されたインターフェースと配備。
• リソース効率：最小限の計算要件でより高速になるように最適化されています。

包括的な比較については、Ultralytics YOLO11ドキュメンテーションと、モデルのパフォーマンスに関する関連ブログ記事をご覧ください。

📅作成 4ヶ月前 ✏️更新 9日前

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