Живой вывод с приложением Streamlit с помощью Ultralytics YOLO11

Q: How can I set up a real-time object detection application using Streamlit and Ultralytics YOLO11?

Setting up a real-time object detection application with Streamlit and Ultralytics YOLO11 is straightforward. First, ensure you have the Ultralytics Python package installed using: Then, you can create a basic Streamlit application to run live inference: For more details on the practical setup, refer to the Streamlit Application Code section of the documentation.

Q: What are the main advantages of using Ultralytics YOLO11 with Streamlit for real-time object detection?

Using Ultralytics YOLO11 with Streamlit for real-time object detection offers several advantages: Discover more about these advantages here.

Q: How do I deploy a Streamlit object detection application in my web browser?

After coding your Streamlit application integrating Ultralytics YOLO11, you can deploy it by running: This command will launch the application in your default web browser, enabling you to select YOLO11 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.

Q: What are some use cases for real-time object detection using Streamlit and Ultralytics YOLO11?

Real-time object detection using Streamlit and Ultralytics YOLO11 can be applied in various sectors: For more in-depth use cases and examples, explore Ultralytics Solutions.

Q: How does Ultralytics YOLO11 compare to other object detection models like YOLOv5 and RCNNs?

Ultralytics YOLO11 provides several enhancements over prior models like YOLOv5 and RCNNs: For a comprehensive comparison, check Ultralytics YOLO11 Documentation and related blog posts discussing model performance.

Введение

Streamlit makes it simple to build and deploy interactive web applications. Combining this with Ultralytics YOLO11 allows for real-time object detection and analysis directly in your browser. YOLO11 high accuracy and speed ensure seamless performance for live video streams, making it ideal for applications in security, retail, and beyond.

Смотри: How to Use Streamlit with Ultralytics for Real-Time Компьютерное зрение in Your Browser

Аквакультура	Животноводство

Fish Detection using Ultralytics YOLO11	Animals Detection using Ultralytics YOLO11

Преимущества живого умозаключения

Seamless Real-Time Object Detection: Streamlit combined with YOLO11 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.
Удобное развертывание: Интерактивный интерфейс Streamlit позволяет легко развернуть и использовать приложение без обширных технических знаний. Пользователи могут начать живые умозаключения простым щелчком мыши, что повышает доступность и удобство использования.
Efficient Resource Utilization: YOLO11 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.

Код приложения Streamlit

Ultralytics Установка

Прежде чем приступить к сборке приложения, убедись, что у тебя установлен пакет Ultralytics Python . Ты можешь установить его с помощью команды pip install ultralytics

Приложение Streamlit

CLIPython

yolo streamlit-predict

from ultralytics import solutions

solutions.inference()

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

Это запустит приложение Streamlit в твоем веб-браузере по умолчанию. Ты увидишь основной заголовок, подзаголовок и боковую панель с опциями настройки. Выбери нужную тебе модель YOLO11, установи пороги уверенности и NMS и нажми кнопку "Старт", чтобы начать обнаружение объектов в реальном времени.

При желании ты можешь указать конкретную модель на сайте Python:

Приложение Streamlit с пользовательской моделью

Python

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>`

Заключение

Следуя этому руководству, ты успешно создал приложение для обнаружения объектов в реальном времени с помощью Streamlit и Ultralytics YOLO11. Это приложение позволит тебе испытать возможности YOLO11 в обнаружении объектов через веб-камеру, с удобным интерфейсом и возможностью остановить видеопоток в любой момент.

Для дальнейшего совершенствования ты можешь изучить возможность добавления дополнительных функций, таких как запись видеопотока, сохранение аннотированных кадров или интеграция с другими библиотеками компьютерного зрения.

Взаимодействуй с сообществом, чтобы узнать больше, устранить неполадки и поделиться своими проектами:

Где получить помощь и поддержку

GitHub Issues: Посети репозиторийUltralytics на GitHub, чтобы задать вопросы, сообщить об ошибках и предложить свои возможности.
Ultralytics Сервер Discord: Присоединяйся к серверуUltralytics Discord, чтобы общаться с другими пользователями и разработчиками, получать поддержку, делиться знаниями и обмениваться идеями.

Официальная документация

Ultralytics YOLO11 Documentation: Refer to the official YOLO11 documentation for comprehensive guides and insights on various computer vision tasks and projects.

ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ

Как настроить приложение для обнаружения объектов в реальном времени с помощью Streamlit и Ultralytics YOLO11?

Настроить приложение для обнаружения объектов в реальном времени с помощью Streamlit и Ultralytics YOLO11 очень просто. Во-первых, убедись, что у тебя установлен пакет Ultralytics Python , используя:

pip install ultralytics

Затем ты можешь создать базовое приложение Streamlit, чтобы запускать живые умозаключения:

Приложение Streamlit

PythonCLI

from ultralytics import solutions

solutions.inference()

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

yolo streamlit-predict

Более подробно о практической настройке читай в разделе документации Streamlit Application Code.

Каковы основные преимущества использования Ultralytics YOLO11 с Streamlit для обнаружения объектов в реальном времени?

Использование Ultralytics YOLO11 вместе со Streamlit для обнаружения объектов в реальном времени дает несколько преимуществ:

Seamless Real-Time Detection: Achieve high-accuracy, real-time object detection directly from webcam feeds.
Удобный интерфейс: Интуитивно понятный интерфейс Streamlit позволяет легко использовать и развертывать систему без обширных технических знаний.
Resource Efficiency: YOLO11's optimized algorithms ensure high-speed processing with minimal computational resources.

Узнай больше об этих преимуществах здесь.

Как развернуть приложение для обнаружения объектов Streamlit в веб-браузере?

После того как ты закодировал свое приложение Streamlit, интегрировав его с Ultralytics YOLO11, ты можешь развернуть его, запустив:

streamlit run <file-name.py>

This command will launch the application in your default web browser, enabling you to select YOLO11 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.

Каковы некоторые сценарии использования обнаружения объектов в реальном времени с помощью Streamlit и Ultralytics YOLO11?

Обнаружение объектов в реальном времени с помощью Streamlit и Ultralytics YOLO11 может применяться в различных отраслях:

Безопасность: Мониторинг в реальном времени на предмет несанкционированного доступа.
Розничная торговля: Подсчет покупателей, управление полками и многое другое.
Дикая природа и сельское хозяйство: Следи за состоянием животных и сельскохозяйственных культур.

Чтобы узнать больше подробных примеров использования, изучи Ultralytics Solutions.

Как Ultralytics YOLO11 сравнивается с другими моделями обнаружения объектов, такими как YOLOv5 и RCNN?

Ultralytics YOLO11 предоставляет несколько улучшений по сравнению с предыдущими моделями, такими как YOLOv5 и RCNN:

Более высокая скорость и точность: улучшенная производительность для приложений, работающих в режиме реального времени.
Простота использования: упрощенные интерфейсы и развертывание.
Эффективность использования ресурсов: Оптимизирован для лучшей скорости при минимальных вычислительных требованиях.

For a comprehensive comparison, check Ultralytics YOLO11 Documentation and related blog posts discussing model performance.

📅 Created 4 months ago ✏️ Updated 7 days ago