Ultralytics YOLO için Kapsamlı Eğitimler

Ultralytics'ın YOLO Rehberlerine Hoş Geldiniz. Kapsamlı eğitimlerimiz, YOLO nesne detect modelinin eğitim ve tahminden dağıtıma kadar çeşitli yönlerini kapsar. PyTorch üzerine inşa edilen YOLO, gerçek zamanlı nesne detect görevlerinde olağanüstü hızı ve doğruluğu ile öne çıkar.

İster derin öğrenme konusunda yeni başlayan ister uzman olun, eğitimlerimiz YOLO'nun bilgisayar görüşü projeleriniz için uygulanması ve optimize edilmesi hakkında değerli bilgiler sunar.

İzle: Ultralytics YOLO11 Rehberlerine Genel Bakış

Rehberler

Ultralytics YOLO'nun farklı yönlerinde uzmanlaşmanıza yardımcı olacak derinlemesine rehberlerin bir derlemesi.

Model Test Etme Rehberi: Bilgisayar görüşü modellerinizi gerçekçi ortamlarda test etmeye yönelik kapsamlı bir rehber. Proje hedefleri doğrultusunda doğruluk, güvenilirlik ve performansın nasıl doğrulanacağını öğrenin.
AzureML Hızlı Başlangıç: Microsoft'un Azure Makine Öğrenimi platformunda Ultralytics YOLO modelleriyle çalışmaya başlayın. Nesne algılama projelerinizi bulutta nasıl eğiteceğinizi, dağıtacağınızı ve ölçeklendireceğinizi öğrenin.
Model Dağıtımı için En İyi Uygulamalar: Optimizasyon, sorun giderme ve güvenliğe odaklanarak, bilgisayar görüşü projelerinde modelleri verimli bir şekilde dağıtmak için ipuçlarını ve en iyi uygulamaları inceleyin.
Conda Hızlı Başlangıç: Ultralytics için bir Conda ortamı kurmaya yönelik adım adım rehber. Ultralytics paketini Conda ile verimli bir şekilde nasıl kuracağınızı ve kullanmaya başlayacağınızı öğrenin.
Veri Toplama ve Etiketleme: Bilgisayar görüşü modelleriniz için yüksek kaliteli girdiler oluşturmak üzere veri toplama ve etiketlemeye yönelik araçları, teknikleri ve en iyi uygulamaları keşfedin.
NVIDIA Jetson'da DeepStream: DeepStream ve TensorRT kullanarak YOLO modellerini NVIDIA Jetson cihazlarına dağıtmak için hızlı başlangıç rehberi.
Bilgisayar Görüşü Projesi Hedeflerini Tanımlama: Bilgisayar görüşü projeniz için açık ve ölçülebilir hedefleri etkili bir şekilde nasıl tanımlayacağınızı inceleyin. İyi tanımlanmış bir problem ifadesinin önemini ve projeniz için nasıl bir yol haritası oluşturduğunu öğrenin.
Docker Hızlı Başlangıç: Docker ile Ultralytics YOLO modellerini kurma ve kullanmaya yönelik eksiksiz rehber. Tutarlı geliştirme ve dağıtım için Docker'ı nasıl kuracağınızı, GPU desteğini nasıl yöneteceğinizi ve YOLO modellerini izole edilmiş kapsayıcılarda nasıl çalıştıracağınızı öğrenin.
Raspberry Pi üzerinde Edge TPU: Google Edge TPU, Raspberry Pi üzerinde YOLO çıkarımını hızlandırır.
Hiperparametre Ayarlama: Tuner sınıfını ve genetik evrim algoritmalarını kullanarak hiperparametreleri ince ayar yaparak YOLO modellerinizi nasıl optimize edeceğinizi keşfedin.
Model Değerlendirme ve İnce Ayar Hakkında Bilgiler: Bilgisayar görüşü modellerinizi değerlendirme ve ince ayar yapmaya yönelik stratejiler ve en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinin. Optimum sonuçlar elde etmek için modelleri iyileştirmenin yinelemeli sürecini öğrenin.
Segmentasyon Nesnelerini İzole Etme: Ultralytics Segmentation kullanarak görüntülerden nesneleri nasıl çıkaracağınızı ve/veya izole edeceğinizi adım adım anlatan bir tarif ve açıklama.
K-Katmanlı Çapraz Doğrulama: K-Katmanlı çapraz doğrulama tekniğini kullanarak model genellemesini nasıl iyileştireceğinizi öğrenin.
Bilgisayar Görüşü Modelinizi Sürdürme: Doğruluğu garanti etmek, anormallikleri tespit etmek ve veri kaymasını azaltmak için bilgisayar görüşü modellerini izleme, sürdürme ve belgeleme için temel uygulamaları anlayın.
Model Dağıtım Seçenekleri: YOLO model dağıtım formatlarına (ONNX, OpenVINO ve TensorRT gibi) genel bakış ve dağıtım stratejinizi belirlemek için her birinin artıları ve eksileri.
Model yaml Yapılandırma Kılavuzu: Ultralytics'in model mimarisi tanımlarına kapsamlı bir bakış. yaml formatını keşfedin, modül çözümleme sistemini anlayın ve özel modülleri sorunsuz bir şekilde nasıl entegre edeceğinizi öğrenin.
NVIDIA Jetson: NVIDIA Jetson cihazlarında YOLO modellerini dağıtmak için hızlı başlangıç kılavuzu.
OpenVINO Gecikme ve Verim Modları: En yüksek YOLO çıkarım performansı için gecikme ve verim optimizasyon tekniklerini öğrenin.
Etiketli Verilerin Ön İşlenmesi: YOLO11 kullanarak bilgisayar görüşü projelerinde görüntü verilerini ön işleme ve artırma hakkında bilgi edinin; buna normalizasyon, veri kümesi artırma, bölme ve keşifsel veri analizi (EDA) dahildir.
Raspberry Pi: En yeni Raspberry Pi donanımında YOLO modellerini çalıştırmak için hızlı başlangıç eğitimi.
ROS Hızlı Başlangıç: Robotik uygulamalarda gerçek zamanlı nesne algılama için YOLO'yu Robot İşletim Sistemi (ROS) ile nasıl entegre edeceğinizi öğrenin; buna Nokta Bulutu ve Derinlik görüntüleri dahildir.
SAHI Döşemeli Çıkarım: Yüksek çözünürlüklü görüntülerde nesne algılama için SAHI'nin dilimlenmiş çıkarım yeteneklerini YOLO11 ile kullanmaya yönelik kapsamlı kılavuz.
Bilgisayar Görüşü Projesinin Adımları: Hedefleri tanımlama, modelleri seçme, verileri hazırlama ve sonuçları değerlendirme dahil olmak üzere bir bilgisayar görüşü projesinde yer alan temel adımları öğrenin.
Model Eğitimi İpuçları: Bilgisayar görüşü modelinizi eğitmeyi kolaylaştırmak için toplu iş boyutlarını optimize etme, karma hassasiyet kullanma, önceden eğitilmiş ağırlıkları uygulama ve daha fazlası hakkında ipuçlarını keşfedin.
Triton Çıkarım Sunucusu Entegrasyonu: Ölçeklenebilir ve verimli derin öğrenme çıkarım dağıtımları için Ultralytics YOLO11'in NVIDIA'nın Triton Çıkarım Sunucusu ile entegrasyonuna derinlemesine bakın.
Docker ile Vertex AI Dağıtımı: YOLO modellerini Docker ile kapsülleme ve Google Cloud Vertex AI'a dağıtma için kolaylaştırılmış kılavuz; oluşturma, gönderme, otomatik ölçeklendirme ve izlemeyi kapsar.
Bir Terminalde Çıkarım Görüntülerini Görüntüleme: Uzak Tünel veya SSH oturumları kullanırken çıkarım sonuçlarını görüntülemek için VSCode'un entegre terminalini kullanın.
YOLO Sık Karşılaşılan Sorunlar ⭐ ÖNERİLİR: Ultralytics YOLO modelleriyle çalışırken en sık karşılaşılan sorunlara pratik çözümler ve sorun giderme ipuçları.
YOLO Veri Artırma: YOLO'da temel dönüşümlerden model sağlamlığını ve performansını artırmaya yönelik gelişmiş stratejilere kadar tüm veri artırma tekniklerinde ustalaşın.
YOLO Performans Metrikleri ⭐ TEMEL: YOLO modellerinizin performansını değerlendirmek için kullanılan mAP, IoU ve F1 skoru gibi temel metrikleri anlayın. Algılama doğruluğunu ve hızını nasıl artıracağınıza dair pratik örnekler ve ipuçları içerir.
YOLO İş Parçacığı Güvenli Çıkarım: YOLO modelleriyle iş parçacığı güvenli bir şekilde çıkarım yapmak için yönergeler. İş parçacığı güvenliğinin önemini ve yarış koşullarını önlemek, tutarlı tahminler sağlamak için en iyi uygulamaları öğrenin.

Rehberlerimize Katkıda Bulunun

Topluluğun katkılarını memnuniyetle karşılıyoruz! Ultralytics YOLO'nun kılavuzlarımızda henüz ele alınmayan belirli bir konusunda uzmanlaştıysanız, uzmanlığınızı paylaşmanızı öneririz. Bir kılavuz yazmak, topluluğa geri vermenin ve belgelerimizi daha kapsamlı ve kullanıcı dostu hale getirmemize yardımcı olmanın harika bir yoludur.

Başlamak için, bir Çekme İsteği (PR) nasıl açılacağına dair yönergeler için lütfen Katkıda Bulunma Rehberimizi okuyun. Katkılarınızı bekliyoruz.

SSS

Ultralytics YOLO kullanarak özel bir nesne algılama modeli nasıl eğitirim?

Ultralytics YOLO ile özel bir nesne algılama modeli eğitmek basittir. Veri kümenizi doğru biçimde hazırlayarak ve Ultralytics paketini yükleyerek başlayın. Eğitimi başlatmak için aşağıdaki kodu kullanın:

Örnek

PythonCLI

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")  # Load a pretrained YOLO model
model.train(data="path/to/dataset.yaml", epochs=50)  # Train on custom dataset

yolo task=detect mode=train model=yolo11n.pt data=path/to/dataset.yaml epochs=50

Ayrıntılı veri kümesi biçimlendirmesi ve ek seçenekler için Model Eğitimi için İpuçları kılavuzumuza bakın.

YOLO modelimi değerlendirmek için hangi performans metriklerini kullanmalıyım?

YOLO modelinizin performansını değerlendirmek, etkinliğini anlamak için çok önemlidir. Temel metrikler arasında Ortalama Hassasiyet (mAP), Kesişim Üzeri Birleşim (IoU) ve F1 skoru bulunur. Bu metrikler, nesne detect görevlerinin doğruluğunu ve hassasiyetini değerlendirmeye yardımcı olur. Bu metrikler ve modelinizi nasıl geliştireceğiniz hakkında daha fazla bilgiyi YOLO Performans Metrikleri kılavuzumuzda bulabilirsiniz.

Bilgisayarla görme projelerim için neden Ultralytics HUB'ı kullanmalıyım?

Ultralytics HUB, YOLO modellerini yönetmeyi, eğitmeyi ve dağıtmayı basitleştiren kodsuz bir platformdur. Sorunsuz entegrasyonu, gerçek zamanlı takibi ve bulut eğitimini destekleyerek hem yeni başlayanlar hem de profesyoneller için idealdir. Ultralytics HUB hızlı başlangıç kılavuzumuzla özellikleri ve iş akışınızı nasıl kolaylaştırabileceği hakkında daha fazla bilgi edinin.

YOLO model eğitimi sırasında karşılaşılan yaygın sorunlar nelerdir ve bunları nasıl çözebilirim?

YOLO model eğitimi sırasında karşılaşılan yaygın sorunlar arasında veri biçimlendirme hataları, model mimarisi uyuşmazlıkları ve yetersiz eğitim verisi bulunur. Bunları ele almak için, veri kümenizin doğru biçimlendirildiğinden emin olun, uyumlu model sürümlerini kontrol edin ve eğitim verilerinizi artırın. Kapsamlı bir çözüm listesi için YOLO Yaygın Sorunlar kılavuzumuza bakın.

YOLO modelimi uç cihazlarda gerçek zamanlı nesne algılama için nasıl dağıtabilirim?

NVIDIA Jetson ve Raspberry Pi gibi uç cihazlarda YOLO modellerini dağıtmak, modeli TensorRT veya TFLite gibi uyumlu bir formata dönüştürmeyi gerektirir. Uç donanımda gerçek zamanlı nesne tespitiyle başlamak için NVIDIA Jetson ve Raspberry Pi dağıtımlarına yönelik adım adım kılavuzlarımızı izleyin. Bu kılavuzlar size kurulum, yapılandırma ve performans optimizasyonu konularında yol gösterecektir.

📅 2 yıl önce oluşturuldu ✏️ 3 gün önce güncellendi