Ultralytics YOLO27:

Ultralytics YOLO26을 사용하는 Streamlit 애플리케이션의 실시간 추론#

소개#

Streamlit을 사용하면 대화형 웹 애플리케이션을 간단하게 구축하고 배포할 수 있습니다. 여기에 Ultralytics YOLO26을 결합하면 브라우저에서 직접 실시간 객체 탐지와 분석을 수행할 수 있습니다. YOLO26의 높은 정확도와 속도는 라이브 비디오 스트림에서 원활한 성능을 보장하므로 보안, 소매업 및 그 밖의 다양한 애플리케이션에 적합합니다.



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Ultralytics YOLO26을 사용한 어류 탐지Ultralytics YOLO26을 사용한 동물 탐지
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실시간 추론의 장점#

  • 원활한 실시간 객체 탐지: Streamlit과 YOLO26을 결합하면 웹캠 피드에서 직접 실시간 객체 탐지를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 즉시 분석하고 인사이트를 얻을 수 있으므로 즉각적인 피드백이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
  • 사용자 친화적인 배포: Streamlit의 대화형 인터페이스를 사용하면 광범위한 기술 지식 없이도 애플리케이션을 쉽게 배포하고 사용할 수 있습니다. 사용자는 간단한 클릭만으로 실시간 추론을 시작할 수 있어 접근성과 사용성이 향상됩니다.
  • 효율적인 리소스 활용: YOLO26의 최적화된 알고리즘은 최소한의 컴퓨팅 리소스로 고속 처리를 보장합니다. 이러한 효율성 덕분에 일반적인 하드웨어에서도 원활하고 안정적인 웹캠 추론을 수행할 수 있어 고급 컴퓨터 비전을 더 많은 사용자가 이용할 수 있습니다.

Streamlit 애플리케이션 코드#

Ultralytics 설치

애플리케이션 구축을 시작하기 전에 Ultralytics Python 패키지가 설치되어 있는지 확인합니다.

pip install ultralytics
Streamlit과 Ultralytics YOLO를 사용한 추론
yolo solutions inference

yolo solutions inference model="path/to/model.pt"

yolo solutions help # list the available solution commands and arguments

이 명령은 Ultralytics와 함께 제공되는 기본 Streamlit 인터페이스를 실행합니다.

그러면 기본 웹 브라우저에서 Streamlit 애플리케이션이 실행됩니다. 기본 제목과 부제목, 구성 옵션이 있는 사이드바가 표시됩니다. 원하는 YOLO26 모델을 선택하고 confidence 및 NMS 임계값을 설정한 다음 "Start" 버튼을 클릭하여 실시간 객체 탐지를 시작합니다.

작동 방식#

내부적으로 Streamlit 애플리케이션은 Ultralytics solutions 모듈을 사용하여 대화형 인터페이스를 생성합니다. 추론을 시작하면 애플리케이션은 다음을 수행합니다:

  1. 웹캠 또는 업로드한 비디오 파일에서 비디오를 캡처합니다.
  2. 각 프레임을 YOLO26 모델을 통해 처리합니다.
  3. 지정한 confidence 및 IoU 임계값으로 객체 탐지를 적용합니다.
  4. 원본 프레임과 주석이 표시된 프레임을 모두 실시간으로 표시합니다.
  5. 선택한 경우 객체 추적을 활성화합니다.

애플리케이션은 모델 매개변수를 조정하고 언제든지 추론을 시작하거나 중지할 수 있는 컨트롤을 갖춘 깔끔하고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

결론#

이 가이드를 따라 Streamlit과 Ultralytics YOLO26을 사용하여 실시간 객체 탐지 애플리케이션을 성공적으로 만들었습니다. 이 애플리케이션을 사용하면 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 웹캠으로 객체를 탐지하는 YOLO26의 강력한 기능을 경험하고 언제든지 비디오 스트림을 중지할 수 있습니다.

추가 개선을 위해 비디오 스트림 녹화, 주석이 표시된 프레임 저장 또는 다른 컴퓨터 비전 라이브러리와의 통합과 같은 기능을 추가해 볼 수 있습니다.

FAQ#

  • Streamlit과 Ultralytics YOLO26을 사용하여 실시간 객체 탐지 애플리케이션을 설정하는 과정은 간단합니다. 먼저 다음 명령을 사용하여 Ultralytics Python 패키지가 설치되어 있는지 확인합니다:

    pip install ultralytics

    그런 다음 기본적인 Streamlit 애플리케이션을 만들어 실시간 추론을 실행할 수 있습니다:

    Streamlit 애플리케이션
    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`

    실제 설정에 대한 자세한 내용은 문서의 Streamlit 애플리케이션 코드 섹션을 참조하세요.

  • 실시간 객체 탐지를 위해 Ultralytics YOLO26을 Streamlit과 함께 사용하면 다음과 같은 여러 장점이 있습니다:

    • 원활한 실시간 탐지: 웹캠 피드에서 직접 높은-정확도의 실시간 객체 탐지를 수행할 수 있습니다.
    • 사용자 친화적인 인터페이스: Streamlit의 직관적인 인터페이스를 사용하면 광범위한 기술 지식 없이도 쉽게 사용하고 배포할 수 있습니다.
    • 리소스 효율성: YOLO26의 최적화된 알고리즘은 최소한의 컴퓨팅 리소스로 고속 처리를 보장합니다.

    이러한 이점에 대한 자세한 내용은 실시간 추론의 장점 섹션에서 확인하세요.

  • Ultralytics YOLO26을 통합한 Streamlit 애플리케이션의 코드를 작성한 후 다음 명령을 실행하여 배포할 수 있습니다:

    streamlit run path/to/file.py

    이 명령은 기본 웹 브라우저에서 애플리케이션을 실행하여 YOLO26 모델을 선택하고 confidence 및 NMS 임계값을 설정한 다음 간단한 클릭으로 실시간 객체 탐지를 시작할 수 있도록 합니다. 자세한 가이드는 Streamlit 애플리케이션 코드 섹션을 참조하세요.

  • Streamlit과 Ultralytics YOLO26을 사용한 실시간 객체 탐지는 다양한 분야에 적용할 수 있습니다:

    • 보안: 무단 액세스 및 보안 경보 시스템을 실시간으로 모니터링합니다.
    • 소매업: 고객 수 계산, 매장 선반 관리 및 재고 추적을 수행합니다.
    • 야생동물 및 농업: 보전 활동을 위해 동물과 작물 상태를 모니터링합니다.

    더 자세한 활용 사례와 예제는 Ultralytics Solutions을 살펴보세요.

  • Ultralytics YOLO26은 YOLOv5 및 RCNNs와 같은 이전 모델에 비해 다음과 같은 여러 개선 사항을 제공합니다:

    • 더 높은 속도와 정확도: 실시간 애플리케이션을 위한 성능이 향상되었습니다.
    • 사용 편의성: 인터페이스와 배포가 간소화되었습니다.
    • 리소스 효율성: 최소한의 컴퓨팅 요구 사항으로 더 높은 속도를 내도록 최적화되었습니다.

    종합적인 비교는 Ultralytics YOLO26 문서와 모델 성능을 다루는 관련 블로그 게시물에서 확인하세요.

기여자
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