Ultralytics YOLO26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を使用すると、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およびデプロイできます。これをUltralytics YOLO26と組み合わせることで、リアルタイムの物体detectと分析をブラウザで直接行うことができます。YOLO26の高い精度と速度は、ライブビデオストリームでシームレスなパフォーマンスを保証し、セキュリティ、小売などのアプリケーションに最適です。
見る: リアルタイムのためのUltralyticsでのStreamlitの使用方法 コンピュータビジョン ブラウザ内
| 水産養殖 | 畜産 |
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| Ultralytics YOLO26を用いた魚の検出 | Ultralytics YOLO26を用いた動物の検出 |
ライブ推論の利点
- シームレスなリアルタイム物体検出: StreamlitとYOLO26を組み合わせることで、ウェブカメラの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、即座の分析と洞察が得られ、即時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ースにより、広範な技術知識がなくてもアプリケーションを簡単にデプロイして使用できます。ユーザーは簡単なクリック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: YOLO26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、高度なコンピュータービジョンをより幅広いユーザーに利用しやすくします。
Streamlitアプリケーションコード
Ultralytics インストール
アプリケーションの構築を開始する前に、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
Ultralytics YOLOとStreamlitを使用した推論
yolo solutions inference
yolo solutions inference model="path/to/model.pt"
これらのコマンドは、Ultralyticsに付属しているデフォルトのStreamlitインターフェースを起動します。使用 yolo solutions inference --help のような追加のフラグを表示するには source, conf、または persist Pythonコードを編集せずにエクスペリエンスをカスタマイズしたい場合。
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`
これにより、Streamlitアプリケーションがデフォルトのウェブブラウザで起動します。メインタイトル、サブタイトル、および設定オプションを含むサイドバーが表示されます。目的のYOLO26モデルを選択し、信頼度とNMS閾値を設定し、「Start」ボタンをクリックしてリアルタイム物体検出を開始します。
仕組み
Streamlitアプリケーションは、内部的にはUltralytics solutionsモジュールを使用してインタラクティブなインターフェースを構築します。推論を開始すると、アプリケーションは以下の処理を行います。
- Webカメラまたはアップロードされたビデオファイルからビデオをキャプチャします。
- YOLO26モデルを通して各フレームを処理します
- 指定された信頼度とIoUしきい値でオブジェクト検出を適用します
- オリジナルフレームとアノテーション付きフレームの両方をリアルタイムで表示します。
- 選択した場合、オプションでオブジェクト追跡を有効にします
このアプリケーションは、モデルパラメータを調整し、いつでも推論を開始/停止するためのコントロールを備えた、クリーンでユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。
結論
このガイドに従うことで、StreamlitとUltralytics YOLO26を使用したリアルタイム物体検出アプリケーションを正常に作成できました。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いつでもビデオストリームを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YOLO26の能力を体験できます。
さらに機能を強化するには、ビデオストリームの録画、アノテーション付きフレームの保存、または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を追加することを検討してください。
コミュニティと意見を共有する
コミュニティと連携して、詳細を学び、問題を解決し、プロジェクトを共有しましょう。
ヘルプとサポートの場所
- GitHub Issues: Ultralytics GitHubリポジトリにアクセスして、質問をしたり、バグを報告したり、機能を提案したりしてください。
- 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繋がり、サポートを受けたり、知識を共有したり、アイデアを出し合ったりしましょう。
公式ドキュメント
- Ultralytics YOLO26 ドキュメント: さまざまなコンピューター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と洞察については、公式YOLO26ドキュメントを参照してください。
よくある質問
StreamlitとUltralytics YOLO26を使用してリアルタイム物体detectアプリケーションをセットアップするにはどうすればよいですか？
StreamlitとUltralytics YOLO26を使用してリアルタイム物体検出アプリケーションをセットアップするのは簡単です。まず、以下の方法で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
次に、基本的なStreamlitアプリケーションを作成して、ライブ推論を実行できます。
Streamlitアプリケーション
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
実践的なセットアップの詳細については、ドキュメントのStreamlitアプリケーションコードセクションを参照してください。
StreamlitとUltralytics YOLO26をリアルタイム物体detectに使用する主な利点は何ですか？
StreamlitとUltralytics YOLO26をリアルタイム物体検出に利用することにはいくつかの利点があります。
- シームレスなリアルタイム検出: ウェブカメラのフィードから直接、高精度なリアルタイム物体検出を実現します。
- 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により、広範な技術知識がなくても簡単に使用およびデプロイできます。
- リソース効率: YOLO26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。
これらの利点については、ライブ推論の利点セクションで詳しく説明しています。
WebブラウザにStreamlitオブジェクト検出アプリケーションをデプロイするにはどうすればよいですか？
Ultralytics YOLO26を統合したStreamlitアプリケーションをコーディングした後、以下のコマンドを実行してデプロイできます。
streamlit run path/to/file.py
このコマンドは、アプリケーションをデフォルトのウェブブラウザで起動し、YOLO26モデルの選択、信頼度とNMS閾値の設定、そして簡単なクリックでリアルタイム物体検出を開始できるようにします。詳細なガイドについては、Streamlitアプリケーションコードセクションを参照してください。
StreamlitとUltralytics YOLO26を使用したリアルタイム物体detectのユースケースにはどのようなものがありますか？
StreamlitとUltralytics YOLO26を用いたリアルタイム物体検出は、さまざまな分野で応用できます。
- セキュリティ: 不正アクセスおよびセキュリティアラームシステムのリアルタイム監視。
- 小売: 顧客のカウント、棚管理、および在庫追跡。
- 野生生物と農業: 保護活動のために動物と作物の状態を監視。
より詳細なユースケースと例については、Ultralytics Solutionsをご覧ください。
Ultralytics YOLO26は、YOLOv5やRCNNsなどの他の物体detectモデルと比較してどうですか？
Ultralytics YOLO26は、YOLOv5やRCNNsのような以前のモデルと比較して、いくつかの機能強化を提供します。
- より高速かつ高精度: リアルタイムアプリケーション向けのパフォーマンスが向上しました。
- 使いやすさ: 簡素化されたインターフェースとデプロイメント。
- 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 YOLO26 ドキュメントおよびモデル性能について議論している関連ブログ記事を確認してください。
