Overslaan naar inhoud

Live-inferentie met Streamlit-toepassing met Ultralytics YOLOv8

Inleiding

Streamlit maakt het eenvoudig om interactieve webapplicaties te bouwen en te implementeren. Door dit te combineren met Ultralytics YOLOv8 kun je objecten in realtime detecteren en analyseren, direct in je browser. YOLOv8 hoge nauwkeurigheid en snelheid zorgen voor naadloze prestaties voor live videostreams, waardoor het ideaal is voor toepassingen in de beveiliging, detailhandel en daarbuiten.

Aquacultuur Animals husbandry
Fish Detection using Ultralytics YOLOv8 Animals Detection using Ultralytics YOLOv8
Fish Detection using Ultralytics YOLOv8 Animals Detection using Ultralytics YOLOv8

Voordelen van live inferentie

  • Seamless Real-Time Object Detection: Streamlit combined with YOLOv8 enables real-time object detection directly from your webcam feed. This allows for immediate analysis and insights, making it ideal for applications requiring instant feedback.
  • User-Friendly Deployment: Streamlit's interactive interface makes it easy to deploy and use the application without extensive technical knowledge. Users can start live inference with a simple click, enhancing accessibility and usability.
  • Efficient Resource Utilization: YOLOv8 optimized algorithm ensure high-speed processing with minimal computational resources. This efficiency allows for smooth and reliable webcam inference even on standard hardware, making advanced computer vision accessible to a wider audience.

Streamlit-toepassingscode

Ultralytics Installatie

Before you start building the application, ensure you have the Ultralytics Python Package installed. You can install it using the command pip install ultralytics

Streamlit Toepassing

from ultralytics import solutions

solutions.inference()

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

Hiermee start je de Streamlit applicatie in je standaard webbrowser. Je ziet de hoofdtitel, ondertitel en de zijbalk met configuratieopties. Selecteer het gewenste YOLOv8 model, stel de betrouwbaarheids- en NMS drempelwaarden in en klik op de "Start" knop om de real-time objectdetectie te starten.

Conclusie

Door deze handleiding te volgen, heb je met succes een realtime toepassing voor objectdetectie gemaakt met Streamlit en Ultralytics YOLOv8 . Met deze toepassing kun je de kracht van YOLOv8 ervaren bij het detecteren van objecten via je webcam, met een gebruiksvriendelijke interface en de mogelijkheid om de videostream op elk moment te stoppen.

Voor verdere verbeteringen kun je meer functies toevoegen, zoals het opnemen van de videostream, het opslaan van geannoteerde frames of het integreren met andere computer vision bibliotheken.

Deel uw mening met de gemeenschap

Kom in contact met de community om meer te leren, problemen op te lossen en je projecten te delen:

Waar vind je hulp en ondersteuning?

  • GitHub Issues: Visit the Ultralytics GitHub repository to raise questions, report bugs, and suggest features.
  • Ultralytics Discord-server: Word lid van de Ultralytics Discord server om in contact te komen met andere gebruikers en ontwikkelaars, ondersteuning te krijgen, kennis te delen en ideeën te brainstormen.

Officiële documentatie

  • Ultralytics YOLOv8 Documentation: Refer to the official YOLOv8 documentation for comprehensive guides and insights on various computer vision tasks and projects.

FAQ

Hoe kan ik een real-time objectdetectietoepassing opzetten met Streamlit en Ultralytics YOLOv8 ?

Het opzetten van een real-time objectdetectie applicatie met Streamlit en Ultralytics YOLOv8 is eenvoudig. Zorg er eerst voor dat je het Ultralytics Python pakket hebt geïnstalleerd met behulp van:

pip install ultralytics

Vervolgens kun je een basis Streamlit toepassing maken om live inferentie uit te voeren:

Streamlit Toepassing

from ultralytics import solutions
solutions.inference()

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

For more details on the practical setup, refer to the Streamlit Application Code section of the documentation.

Wat zijn de belangrijkste voordelen van het gebruik van Ultralytics YOLOv8 met Streamlit voor realtime objectdetectie?

Het gebruik van Ultralytics YOLOv8 met Streamlit voor real-time objectdetectie biedt verschillende voordelen:

  • Seamless Real-Time Detection: Achieve high-accuracy, real-time object detection directly from webcam feeds.
  • User-Friendly Interface: Streamlit's intuitive interface allows easy use and deployment without extensive technical knowledge.
  • Resource Efficiency: YOLOv8's optimized algorithms ensure high-speed processing with minimal computational resources.

Discover more about these advantages here.

Hoe implementeer ik een Streamlit objectdetectietoepassing in mijn webbrowser?

Nadat je je Streamlit toepassing hebt gecodeerd en Ultralytics YOLOv8 hebt geïntegreerd, kun je het implementeren door het uit te voeren:

streamlit run <file-name.py>

This command will launch the application in your default web browser, enabling you to select YOLOv8 models, set confidence, and NMS thresholds, and start real-time object detection with a simple click. For a detailed guide, refer to the Streamlit Application Code section.

Wat zijn enkele use-cases voor realtime objectdetectie met Streamlit en Ultralytics YOLOv8 ?

Real-time objectdetectie met behulp van Streamlit en Ultralytics YOLOv8 kan in verschillende sectoren worden toegepast:

  • Security: Real-time monitoring for unauthorized access.
  • Retail: Customer counting, shelf management, and more.
  • Wildlife and Agriculture: Monitoring animals and crop conditions.

For more in-depth use cases and examples, explore Ultralytics Solutions.

Hoe verhoudt Ultralytics YOLOv8 zich tot andere objectdetectiemodellen zoals YOLOv5 en RCNNs?

Ultralytics YOLOv8 biedt verschillende verbeteringen ten opzichte van eerdere modellen zoals YOLOv5 en RCNNs:

  • Higher Speed and Accuracy: Improved performance for real-time applications.
  • Ease of Use: Simplified interfaces and deployment.
  • Resource Efficiency: Optimized for better speed with minimal computational requirements.

For a comprehensive comparison, check Ultralytics YOLOv8 Documentation and related blog posts discussing model performance.



Created 2024-07-05, Updated 2024-07-05
Authors: glenn-jocher (1)

Reacties