Ultralytics YOLO için Kapsamlı Eğitimler

Ultralytics'in YOLO 🚀 Kılavuzlarına hoş geldiniz! Kapsamlı eğitimlerimiz, YOLO nesne tespiti modelinin eğitim ve tahminden dağıtıma kadar çeşitli yönlerini kapsar. PyTorch üzerine kurulu olan YOLO, gerçek zamanlı nesne tespiti görevlerinde olağanüstü hızı ve doğruluğu ile öne çıkar.

Derin öğrenme konusunda ister yeni başlayın ister uzman olun, eğitimlerimiz YOLO'nun bilgisayarla görme projeleriniz için uygulanması ve optimize edilmesine dair değerli bilgiler sunar. Hadi başlayalım!

İzle: Ultralytics YOLO11 Rehberlerine Genel Bakış

Rehberler

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

Model Testine İlişkin Kılavuz: Bilgisayar görme modellerinizi gerçekçi ortamlarda test etmeye ilişkin kapsamlı bir kılavuz. Proje hedeflerine uygun olarak doğruluk, güvenilirlik ve performansı nasıl doğrulayacağınızı öğrenin.
AzureML Hızlı Başlangıç: Microsoft Azure Machine Learning platformunda Ultralytics YOLO kullanmaya başlayın. Nesne algılama projelerinizi bulutta nasıl eğiteceğinizi, dağıtacağınızı ve ölçeklendireceğinizi öğrenin.
Model Dağıtımı için En İyi Uygulamalar: Optimizasyon, sorun giderme ve güvenliğe odaklanarak, bilgisayar görme projelerinde modelleri verimli bir şekilde dağıtmak için ipuçları ve en iyi uygulamaları inceleyin.
Conda Hızlı Başlangıç: Ultralytics için Conda ortamı kurmaya yönelik adım adım kılavuz. Conda ile Ultralytics nasıl yükleyeceğinizi ve verimli bir şekilde kullanmaya başlayacağınızı öğrenin.
Veri Toplama ve Açıklama: Bilgisayar görme modelleriniz için yüksek kaliteli girdiler oluşturmak üzere veri toplama ve açıklama için araçları, teknikleri ve en iyi uygulamaları keşfedin.
NVIDIA üzerinde DeepStream: DeepStream ve TensorRT kullanarak NVIDIA cihazlarında YOLO dağıtmak için hızlı başlangıç kılavuzu.
Bir Bilgisayar Görme Projesinin Hedeflerini Belirleme: Bilgisayar görme projeniz için net ve ölçülebilir hedefleri etkili bir şekilde nasıl belirleyeceğinizi öğrenin. İyi tanımlanmış bir problem tanımının önemini ve bunun projeniz için nasıl bir yol haritası oluşturduğunu öğrenin.
Docker Hızlı Başlangıç: Docker ile Ultralytics YOLO kurma ve kullanma konusunda eksiksiz kılavuz. Docker'ı yüklemeyi, GPU yönetmeyi ve tutarlı geliştirme ve dağıtım için izole edilmiş kapsayıcılarda YOLO çalıştırmayı öğrenin.
Raspberry Pi üzerinde Edge TPU: Google Edge TPU, Raspberry Pi üzerinde YOLO çıkarımını hızlandırır.
Hiperparametre Ayarlama: Tuner sınıfı ve genetik evrim algoritmaları kullanarak hiperparametreleri ince ayarlayarak YOLO nasıl optimize edebileceğinizi keşfedin.
Model Değerlendirme ve İnce Ayar Hakkında Bilgiler: Bilgisayar görme modellerinizi değerlendirme ve ince ayar yapma stratejileri ve en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinin. Optimum sonuçlar elde etmek için modelleri iyileştirme sürecini öğrenin.
Segmentasyon Nesnelerini İzole Etme: Ultralytics kullanarak görüntülerden nesneleri nasıl çıkaracağınız ve/veya izole edeceğiniz konusunda adım adım tarif ve açıklama.
K-Fold Çapraz Doğrulama: K-Fold çapraz doğrulama tekniğini kullanarak model genelleştirmeyi nasıl iyileştirebileceğinizi öğrenin.
Bilgisayar Görme Modelinizi Koruma: Doğruluğu garanti etmek, anormallikleri tespit etmek ve veri sapmasını azaltmak için bilgisayar görme modellerini izleme, koruma ve belgeleme konusunda 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 model mimarisi tanımlarına kapsamlı ve derinlemesine bir bakış. YAML formatını keşfedin, modül çözümleme sistemini anlayın ve özel modülleri sorunsuz bir şekilde entegre etmeyi öğrenin.
NVIDIA : NVIDIA cihazlarında YOLO dağıtmak için hızlı başlangıç kılavuzu.
OpenVINO ve Verim Modları: En yüksek YOLO performansı için gecikme süresi ve verim optimizasyon tekniklerini öğrenin.
Annotated Data'nın Ön İşlenmesi: YOLO11 kullanarak bilgisayar görme projelerinde görüntü verilerinin ön işlenmesi ve zenginleştirilmesi hakkında bilgi edinin. Bu bilgiler arasında normalleştirme, veri seti zenginleştirme, bölme ve keşifsel veri analizi (EDA) yer almaktadır.
Raspberry Pi: En yeni Raspberry Pi donanımında YOLO çalıştırmak için hızlı başlangıç kılavuzu.
ROS Hızlı Başlangıç: Robotik uygulamalarında gerçek zamanlı nesne algılama için YOLO Robot İşletim Sistemi (ROS) YOLO nasıl entegre edeceğinizi öğrenin. Bu uygulamalar arasında Nokta Bulutu ve Derinlik görüntüleri de bulunmaktadır.
SAHI Tiled Inference: Yüksek çözünürlüklü görüntülerde nesne algılama YOLO11 SAHI'nin dilimlenmiş çıkarım yeteneklerini YOLO11 ile kullanmaya yönelik kapsamlı kılavuz.
Bilgisayar Görme Projesinin Adımları: Hedeflerin belirlenmesi, modellerin seçilmesi, verilerin hazırlanması ve sonuçların değerlendirilmesi dahil olmak üzere bilgisayar görme projesinin temel adımları hakkında bilgi edinin.
Model Eğitimi için İpuçları: Bilgisayar görme modelinizi kolayca eğitmek için toplu iş boyutlarını optimize etme, karışık hassasiyet kullanma, önceden eğitilmiş ağırlıkları uygulama ve daha fazlası hakkında ipuçlarını keşfedin.
Triton Server Entegrasyonu: Ölçeklenebilir ve verimli derin öğrenme çıkarım dağıtımları için Ultralytics YOLO11 NVIDIA Triton Server'ının entegrasyonunu keşfedin.
Docker ile Vertex AI Dağıtımı: Docker ile YOLO konteynerleştirme ve Google Vertex AI'da dağıtma konusunda basitleştirilmiş kılavuz — derleme, itme, otomatik ölçeklendirme ve izleme konularını 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 Artırma: YOLO temel dönüşümlerden model sağlamlığını ve performansını iyileştirmeye yönelik gelişmiş stratejilere kadar tüm veri artırma tekniklerini öğrenin.
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 Inference: YOLO güvenli bir şekilde çıkarım yapmaya yönelik kılavuz. İş parçacığı güvenliğinin önemini öğrenin ve yarış koşullarını önlemek ve tutarlı tahminler sağlamak için en iyi uygulamaları keşfedin.

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 lütfen bir Çekme İsteği (PR) 🛠️ nasıl açılacağına dair yönergeler için Katkıda Bulunma Kılavuzumuzu okuyun. Katkılarınızı bekliyoruz!

Ultralytics YOLO ekosistemini daha sağlam ve çok yönlü hale getirmek için birlikte çalışalım 🙏!

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 pre-trained 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 ölçütler arasında Ortalama Ortalama HassasiyetmAP), Birlik Üzerinden KesişimIoU) ve F1 puanı yer alır. Bu metrikler, nesne algılama görevlerinin doğruluğunu ve hassasiyetini değerlendirmeye yardımcı olur. Bu metrikler ve modelinizi nasıl geliştirebileceğiniz 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 ✏️ 1 gün önce güncellendi