Инференс в реальном времени с помощью приложения Streamlit и Ultralytics YOLO26#
Введение#
Streamlit позволяет легко создавать и развертывать интерактивные веб-приложения. Сочетание этого инструмента с Ultralytics YOLO26 обеспечивает обнаружение объектов и анализ в реальном времени прямо в браузере. Высокая точность и скорость YOLO26 гарантируют плавную работу при трансляции видео в реальном времени, что делает его идеальным для систем безопасности, ритейла и других сфер.
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 |
Преимущества инференса в реальном времени#
- Бесшовная детекция объектов в реальном времени: Streamlit в сочетании с YOLO26 позволяет выполнять обнаружение объектов в реальном времени прямо с веб-камеры. Это обеспечивает немедленный анализ и получение данных, 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 гарантируют высокоскоростную обработку при минимальных затратах вычислительных ресурсов. Такая эффективность обеспечивает плавный и надежный инференс с веб-камеры даже на стандартном оборудовании, делая передовое компьютерное зрение доступным для более широкого круга пользователей.
Код 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 веб-браузере по умолчанию. Ты увидишь основной 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.
Как это работает#
Под капотом приложение Streamlit использует модуль решений Ultralytics для создания интерактивного интерфейса. При запуске инференса 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.
Заключение#
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 размеченных кадров или интеграция с другими библиотеками компьютерного зрения.
FAQ#
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:
Приложение Streamlitfrom 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`Подробности о практической настройке см. в разделе Код приложения Streamlit в документации.
Использование Ultralytics YOLO26 со Streamlit для обнаружения объектов в реальном времени дает ряд преимуществ:
- Бесшовная детекция в реальном времени: выполняй высокоточный поиск объектов в реальном времени прямо с 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.
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 веб-браузере по умолчанию, позволяя выбирать модели YOLO26, настраивать пороги уверенности и NMS, а также запускать обнаружение объектов в реальном времени простым кликом. Подробное руководство см. в разделе Код приложения Streamlit.
Обнаружение объектов в реальном времени с помощью Streamlit и Ultralytics YOLO26 может применяться в различных секторах:
- Безопасность: мониторинг несанкционированного доступа в реальном времени и системы охранной сигнализации.
- Розничная торговля: подсчет клиентов, управление полками и учет товарно-материальных запасов.
- Дикая природа и сельское хозяйство: мониторинг животных и состояния посевов для природоохранных мероприятий.
Больше подробных сценариев использования и примеров ты найдешь в разделе Решения Ultralytics.
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 по Ultralytics YOLO26 и соответствующими статьями в блоге, посвященными производительности моделей.