Çoklu Nesne İzleme Veri Kümelerine Genel Bakış

Veri Kümesi Formatı (Çok Yakında)

Multi-Object Detector bağımsız eğitime ihtiyaç duymaz ve önceden eğitilmiş algılama, segmentasyon veya Poz modellerini doğrudan destekler. Tek başına eğitim izleyicileri için destek yakında geliyor

Kullanım

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.pt")
results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", conf=0.3, iou=0.5, show=True)

yolo track model=yolov8n.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" conf=0.3, iou=0.5 show

SSS

Çoklu Nesne Takibini Ultralytics YOLO ile nasıl kullanabilirim?

Çoklu Nesne Takibini Ultralytics YOLO ile kullanmak için, sağlanan Python veya CLI örneklerini kullanarak başlayabilirsiniz. İşte nasıl başlayabileceğiniz:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.pt")  # Load the YOLOv8 model
results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", conf=0.3, iou=0.5, show=True)

yolo track model=yolov8n.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" conf=0.3 iou=0.5 show

Bu komutlar YOLOv8 modelini yükler ve verilen video kaynağındaki nesneleri belirli bir güvenle izlemek için kullanır (conf) ve Birlik üzerinde Kesişim (iou) eşikleri. Daha fazla ayrıntı için bkz. parça modu belgeleri.

Ultralytics adresinde antrenman izleyicileri için gelecek özellikler nelerdir?

Ultralytics yapay zeka modellerini sürekli olarak geliştiriyor. Gelecek bir özellik, bağımsız izleyicilerin eğitimini mümkün kılacak. O zamana kadar Multi-Object Detector, bağımsız eğitim gerektirmeden izleme için önceden eğitilmiş algılama, segmentasyon veya Poz modellerinden yararlanır. Blogumuzu takip ederek veya gelecek özellikleri kontrol ederek güncel kalın.

Çoklu nesne takibi için neden Ultralytics YOLO kullanmalıyım?

Ultralytics YOLO gerçek zamanlı performansı ve yüksek doğruluğu ile bilinen son teknoloji ürünü bir nesne algılama modelidir. Çoklu nesne takibi için YOLO adresini kullanmak çeşitli avantajlar sağlar:

• Gerçek zamanlı izleme: Dinamik ortamlar için ideal olan verimli ve yüksek hızlı izleme elde edin.
• Önceden eğitilmiş modellerle esneklik: Sıfırdan eğitmeye gerek yok; önceden eğitilmiş algılama, segmentasyon veya Poz modellerini kullanın.
• Kullanım kolaylığı: Hem Python hem de CLI ile basit API entegrasyonu, izleme boru hatlarının kurulmasını kolaylaştırır.
• Kapsamlı dokümantasyon ve topluluk desteği: Ultralytics , sorunları gidermek ve izleme modellerinizi geliştirmek için kapsamlı dokümantasyon ve aktif bir topluluk forumu sağlar.

İzleme için YOLO adresini ayarlama ve kullanma hakkında daha fazla bilgi için izleme kullanım kılavuzumuzu ziyaret edin.

Ultralytics YOLO ile çoklu nesne takibi için özel veri kümeleri kullanabilir miyim?

Evet, Ultralytics YOLO ile çoklu nesne takibi için özel veri kümelerini kullanabilirsiniz. Bağımsız izleyici eğitimi için destek gelecek bir özellik olsa da, özel veri kümelerinizde önceden eğitilmiş modelleri zaten kullanabilirsiniz. Veri kümelerinizi YOLO ile uyumlu uygun formatta hazırlayın ve entegre etmek için belgeleri izleyin.

Ultralytics YOLO izleme modelinden elde edilen sonuçları nasıl yorumlayabilirim?

Ultralytics YOLO ile bir izleme işi çalıştırdıktan sonra, sonuçlar izlenen nesne kimlikleri, sınırlayıcı kutuları ve güven puanları gibi çeşitli veri noktalarını içerir. İşte bu sonuçların nasıl yorumlanacağına dair kısa bir genel bakış:

• İzlenen kimlikler: Her nesneye, çerçeveler arasında izlenmesine yardımcı olan benzersiz bir kimlik atanır.
• Sınırlayıcı kutular: Bunlar, izlenen nesnelerin çerçeve içindeki konumunu gösterir.
• Güven puanları: Bunlar, modelin izlenen nesneyi tespit etme konusundaki güvenini yansıtır.

Bu sonuçların yorumlanması ve görselleştirilmesi hakkında ayrıntılı bilgi için sonuç işleme kılavuzuna bakın.

Yorumlar