Link to this sectionИнференс в реальном времени с помощью приложения Streamlit и Ultralytics YOLO26#

Link to this sectionВведение#

Streamlit позволяет легко создавать и развертывать интерактивные веб-приложения. В сочетании с Ultralytics YOLO26 это дает возможность выполнять обнаружение объектов и анализ в режиме реального времени прямо в браузере. Высокая точность и скорость YOLO26 обеспечивают бесперебойную работу с потоковым видео, что идеально подходит для систем безопасности, ритейла и других задач.

Аквакультура	Животноводство
Обнаружение рыб с помощью Ultralytics YOLO26	Обнаружение животных с помощью Ultralytics YOLO26

Link to this sectionПреимущества инференса в реальном времени#

• Бесшовное обнаружение объектов в реальном времени: Streamlit в сочетании с YOLO26 позволяет обнаруживать объекты в реальном времени прямо с веб-камеры. Это обеспечивает мгновенный анализ и получение данных, что идеально подходит для приложений, требующих мгновенной реакции.
• Удобное развертывание: Интерактивный интерфейс Streamlit упрощает развертывание и использование приложения без глубоких технических знаний. Пользователи могут запустить инференс одним кликом, что повышает доступность и удобство использования.
• Эффективное использование ресурсов: Оптимизированные алгоритмы YOLO26 обеспечивают высокоскоростную обработку при минимальных затратах вычислительных ресурсов. Эта эффективность позволяет выполнять плавный и надежный инференс с веб-камеры даже на стандартном оборудовании, делая передовое компьютерное зрение доступным для широкой аудитории.

Link to this sectionКод приложения Streamlit#

pip install ultralytics

yolo solutions inference

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

Это запустит приложение Streamlit в твоем браузере по умолчанию. Ты увидишь главный заголовок, подзаголовок и боковую панель с параметрами конфигурации. Выбери нужную модель YOLO26, установи пороги уверенности и NMS и нажми кнопку "Start", чтобы начать обнаружение объектов в реальном времени.

Link to this sectionКак это работает#

Под капотом приложение Streamlit использует модуль Ultralytics solutions для создания интерактивного интерфейса. Когда ты запускаешь инференс, приложение:

1. Захватывает видео с веб-камеры или загруженного видеофайла
2. Обрабатывает каждый кадр через модель YOLO26
3. Применяет обнаружение объектов с заданными тобой порогами уверенности и IoU
4. Отображает как оригинальные, так и аннотированные кадры в реальном времени
5. Опционально активирует отслеживание объектов, если выбрано

Приложение предоставляет чистый, удобный интерфейс с элементами управления для настройки параметров модели и запуска/остановки инференса в любое время.

Link to this sectionЗаключение#

Следуя этому руководству, ты успешно создал приложение для обнаружения объектов в реальном времени с использованием Streamlit и Ultralytics YOLO26. Это приложение позволит тебе испытать мощь YOLO26 в обнаружении объектов через веб-камеру с удобным интерфейсом и возможностью остановить трансляцию в любой момент.

Для дальнейших улучшений ты можешь изучить добавление дополнительных функций, таких как запись видеопотока, сохранение аннотированных кадров или интеграция с другими библиотеками компьютерного зрения.

Link to this sectionПоделись своими мыслями с сообществом#

Взаимодействуй с сообществом, чтобы узнать больше, решить проблемы и поделиться своими проектами:

Link to this sectionГде найти помощь и поддержку#

• GitHub Issues: Посети репозиторий Ultralytics на GitHub, чтобы задать вопросы, сообщить об ошибках и предложить новые функции.
• Сервер Ultralytics в Discord: Присоединяйся к серверу Ultralytics в Discord, чтобы связаться с другими пользователями и разработчиками, получить поддержку, обменяться знаниями и обсудить идеи.

Link to this sectionОфициальная документация#

• Документация Ultralytics YOLO26: Обратись к официальной документации YOLO26 для получения подробных руководств и информации по различным задачам и проектам в области компьютерного зрения.

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionКак настроить приложение для обнаружения объектов в реальном времени с помощью Streamlit и Ultralytics YOLO26?#

Настройка приложения для обнаружения объектов в реальном времени со Streamlit и Ultralytics YOLO26 проста. Сначала убедись, что у тебя установлен Python-пакет Ultralytics с помощью:

pip install ultralytics

Затем ты можешь создать базовое приложение Streamlit для запуска инференса в реальном времени:

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`

Более подробную информацию о практической настройке можно найти в разделе Код приложения Streamlit документации.

Link to this sectionКаковы основные преимущества использования Ultralytics YOLO26 со Streamlit для обнаружения объектов в реальном времени?#

Использование Ultralytics YOLO26 со Streamlit для обнаружения объектов в реальном времени дает ряд преимуществ:

• Бесшовное обнаружение в реальном времени: Достигай высокой точности при обнаружении объектов в реальном времени напрямую с потоков веб-камеры.
• Удобный интерфейс: Интуитивно понятный интерфейс Streamlit позволяет легко использовать и развертывать приложение без глубоких технических знаний.
• Эффективность ресурсов: Оптимизированные алгоритмы YOLO26 обеспечивают высокую скорость обработки при минимальных затратах вычислительных ресурсов.

Узнай больше об этих преимуществах в разделе Преимущества инференса в реальном времени.

Link to this sectionКак развернуть приложение Streamlit для обнаружения объектов в своем веб-браузере?#

После написания кода для твоего приложения Streamlit с интеграцией Ultralytics YOLO26 ты можешь развернуть его, выполнив команду:

streamlit run path/to/file.py

Эта команда запустит приложение в твоем браузере по умолчанию, позволяя выбирать модели YOLO26, устанавливать пороги уверенности и NMS, а также начинать обнаружение объектов в реальном времени одним кликом. Подробное руководство см. в разделе Код приложения Streamlit.

Link to this sectionКаковы примеры использования обнаружения объектов в реальном времени с помощью Streamlit и Ultralytics YOLO26?#

Обнаружение объектов в реальном времени с помощью Streamlit и Ultralytics YOLO26 может применяться в различных секторах:

• Безопасность: Мониторинг в реальном времени для обнаружения несанкционированного доступа и системы охранной сигнализации.
• Ритейл: Подсчет покупателей, управление полками и отслеживание запасов.
• Дикая природа и сельское хозяйство: Мониторинг животных и состояния посевов для природоохранных мероприятий.

Для более глубокого изучения сценариев использования и примеров ознакомься с решениями Ultralytics.

Link to this sectionКак Ultralytics YOLO26 сравнивается с другими моделями обнаружения объектов, такими как YOLOv5 и RCNNs?#

Ultralytics YOLO26 предоставляет ряд улучшений по сравнению с предыдущими моделями, такими как YOLOv5 и RCNNs:

• Более высокая скорость и точность: Улучшенная производительность для приложений, работающих в реальном времени.
• Простота использования: Упрощенные интерфейсы и развертывание.
• Эффективность ресурсов: Оптимизировано для достижения лучшей скорости при минимальных вычислительных требованиях.

Для всестороннего сравнения ознакомься с документацией Ultralytics YOLO26 и соответствующими публикациями в блоге, где обсуждается производительность модели.