스트림라이트 애플리케이션을 사용한 실시간 추론 Ultralytics YOLOv8

소개

Streamlit을 사용하면 인터랙티브 웹 애플리케이션을 간편하게 구축하고 배포할 수 있습니다. Ultralytics YOLOv8 브라우저에서 직접 실시간 객체를 감지하고 분석할 수 있습니다. YOLOv8 높은 정확도와 속도로 라이브 비디오 스트림의 원활한 성능을 보장하므로 보안, 리테일 등의 애플리케이션에 이상적입니다.

Watch: How to Use Streamlit with Ultralytics for Real-Time Computer Vision in Your Browser

양식업	동물 사육
다음을 사용하여 물고기 감지 Ultralytics YOLOv8	다음을 사용하여 동물 감지 Ultralytics YOLOv8

실시간 추론의 장점

• 원활한 실시간 객체 감지: Streamlit을 YOLOv8 과 결합하면 웹캠 피드에서 직접 실시간 객체 감지가 가능합니다. 이를 통해 즉각적인 분석과 인사이트를 얻을 수 있어 즉각적인 피드백이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.
• 사용자 친화적인 배포: Streamlit의 대화형 인터페이스는 전문적인 기술 지식 없이도 애플리케이션을 쉽게 배포하고 사용할 수 있게 해줍니다. 사용자는 클릭 한 번으로 실시간 추론을 시작할 수 있어 접근성과 사용성이 향상됩니다.
• 효율적인 리소스 활용: YOLOv8 최적화된 알고리즘으로 최소한의 컴퓨팅 리소스로 고속 처리를 보장합니다. 이러한 효율성 덕분에 표준 하드웨어에서도 원활하고 안정적인 웹캠 추론이 가능하여 더 많은 사람들이 고급 컴퓨터 비전을 이용할 수 있습니다.

간소화된 애플리케이션 코드

from ultralytics import solutions

solutions.inference()

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

yolo streamlit-predict

그러면 기본 웹 브라우저에서 스트림릿 애플리케이션이 실행됩니다. 메인 제목, 부제목, 구성 옵션이 있는 사이드바가 표시됩니다. 원하는 YOLOv8 모델을 선택하고 신뢰도 및 NMS 임계값을 설정한 다음 '시작' 버튼을 클릭하면 실시간 객체 감지가 시작됩니다.

Python 에서 특정 모델을 선택적으로 제공할 수 있습니다:

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>`

결론

이 안내에 따라 Streamlit과 Ultralytics YOLOv8 을 사용하여 실시간 객체 감지 애플리케이션을 성공적으로 만들었습니다. 이 애플리케이션을 사용하면 사용자 친화적인 인터페이스와 언제든지 비디오 스트림을 중지할 수 있는 기능으로 웹캠을 통해 물체를 감지하는 YOLOv8 의 강력한 기능을 경험할 수 있습니다.

비디오 스트림 녹화, 주석이 달린 프레임 저장, 다른 컴퓨터 비전 라이브러리와의 통합 등 더 많은 기능을 추가하여 개선할 수 있습니다.

커뮤니티와 생각 공유

커뮤니티에 참여하여 자세히 알아보고, 문제를 해결하고, 프로젝트를 공유하세요:

도움말 및 지원을 찾을 수 있는 곳

• GitHub 이슈: 질문, 버그 신고, 기능 제안을 하려면 Ultralytics GitHub 리포지토리를 방문하세요.
• Ultralytics 디스코드 서버: Ultralytics Discord 서버에 가입하여 다른 사용자 및 개발자와 소통하고, 지원을 받고, 지식을 공유하고, 아이디어를 브레인스토밍하세요.

공식 문서

• Ultralytics YOLOv8 문서: 다양한 컴퓨터 비전 작업 및 프로젝트에 대한 종합적인 가이드와 인사이트를 보려면 공식 문서( YOLOv8 )를 참조하세요.

자주 묻는 질문

Streamlit과 Ultralytics YOLOv8 을 사용하여 실시간 객체 감지 애플리케이션을 설정하려면 어떻게 해야 하나요?

Streamlit 및 Ultralytics YOLOv8 을 사용하여 실시간 객체 감지 애플리케이션을 설정하는 방법은 간단합니다. 먼저 Ultralytics Python 패키지가 설치되어 있는지 확인합니다:

pip install ultralytics

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

from ultralytics import solutions

solutions.inference()

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

yolo streamlit-predict

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

실시간 객체 감지를 위해 Streamlit와 함께 Ultralytics YOLOv8 을 사용하면 어떤 주요 이점이 있나요?

실시간 객체 감지를 위해 Streamlit과 함께 Ultralytics YOLOv8 을 사용하면 몇 가지 장점이 있습니다:

• 원활한 실시간 감지: 웹캠 피드에서 직접 고정밀 실시간 객체 감지를 실현하세요.
• 사용자 친화적인 인터페이스: Streamlit의 직관적인 인터페이스는 전문적인 기술 지식 없이도 쉽게 사용하고 배포할 수 있습니다.
• 리소스 효율성: YOLOv8 의 최적화된 알고리즘은 최소한의 컴퓨팅 리소스로 고속 처리를 보장합니다.

여기에서 이러한 이점에 대해 자세히 알아보세요.

웹 브라우저에 Streamlit 객체 감지 애플리케이션을 배포하려면 어떻게 해야 하나요?

Ultralytics YOLOv8 을 통합하는 Streamlit 애플리케이션을 코딩한 후 실행하여 배포할 수 있습니다:

streamlit run <file-name.py>

이 명령은 기본 웹 브라우저에서 애플리케이션을 실행하여 YOLOv8 모델을 선택하고, 신뢰도 및 NMS 임계값을 설정하고, 간단한 클릭으로 실시간 객체 감지를 시작할 수 있도록 합니다. 자세한 가이드는 Streamlit 애플리케이션 코드 섹션을 참조하세요.

Streamlit과 Ultralytics YOLOv8 을 사용한 실시간 오브젝트 감지의 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?

Streamlit과 Ultralytics YOLOv8 을 이용한 실시간 객체 감지는 다양한 분야에 적용할 수 있습니다:

• 보안: 무단 액세스를 실시간으로 모니터링합니다.
• 소매업 고객 계산, 진열대 관리 등.
• 야생동물과 농업: 동물 및 작물 상태 모니터링

보다 심층적인 사용 사례와 예시는 Ultralytics 솔루션을 참조하세요.

Ultralytics YOLOv8 은 다른 객체 감지 모델(예: YOLOv5 및 RCNN)과 어떻게 비교되나요?

Ultralytics YOLOv8 는 이전 모델( YOLOv5 및 RCNN)에 비해 몇 가지 향상된 기능을 제공합니다:

• 속도 및 정확성 향상: 실시간 애플리케이션의 성능이 향상되었습니다.
• 사용 편의성: 간소화된 인터페이스와 배포.
• 리소스 효율성: 최소한의 연산 요구 사항으로 더 빠른 속도를 위해 최적화되었습니다.

종합적인 비교는 Ultralytics YOLOv8 모델 성능을 설명하는 설명서 및 관련 블로그 게시물을 참조하세요.

📅 Created 2 months ago ✏️ Updated 1 day ago

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