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.
Watch: How to Build a Live Inference App with Ultralytics YOLO26 & Streamlit | Detection & Segmentation 🚀
| 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 выполнять обнаружение объектов в режиме реального времени прямо с веб-камеры. Это обеспечивает немедленный анализ и получение инсайтов, что идеально подходит для приложений, требующих мгновенной обратной связи.
- 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#
Перед началом создания приложения убедись, что у тебя установлен Python-пакет Ultralytics.
pip install ultralyticsyolo solutions inference
yolo solutions inference model="path/to/model.pt"
yolo solutions help # list the available solution commands and argumentsЭти команды запускают стандартный интерфейс Streamlit, который поставляется вместе с Ultralytics.
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#
Внутри приложение Streamlit использует модуль решений Ultralytics для создания интерактивного интерфейса. Когда ты запускаешь инференс, приложение:
- Захватывает видео с веб-камеры или загруженного видеофайла
- Обрабатывает каждый кадр через модель YOLO26
- Применяет обнаружение объектов с заданными тобой порогами уверенности и IoU
- Отображает как оригинальные, так и аннотированные кадры в реальном времени
- 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 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 ultralyticsЗатем 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.pyЭта 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 выявления 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.
Чтобы узнать больше о более глубоких вариантах использования и примерах, изучи решения 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 подробного сравнения ознакомься с документацией Ultralytics YOLO26 и соответствующими публикациями в блоге, где обсуждается производительность модели.

