─░├žeri─če ge├ž

Kapsaml─▒ ├ľ─čreticiler Ultralytics YOLO

Ultralytics' YOLO ­čÜÇ K─▒lavuzlar─▒na ho┼č geldiniz! Kapsaml─▒ e─čitimlerimiz, YOLO nesne alg─▒lama modelinin e─čitim ve tahminden da─č─▒t─▒ma kadar ├že┼čitli y├Ânlerini kapsamaktad─▒r. PyTorch ├╝zerine in┼ča edilen YOLO , ger├žek zamanl─▒ nesne alg─▒lama g├Ârevlerinde ola─čan├╝st├╝ h─▒z─▒ ve do─črulu─ču ile ├Âne ├ž─▒kmaktad─▒r.

Derin ├Â─črenme konusunda ister yeni ba┼člayan ister uzman olun, e─čitimlerimiz bilgisayarla g├Ârme projeleriniz i├žin YOLO adresinin uygulanmas─▒ ve optimizasyonu hakk─▒nda de─čerli bilgiler sunar. Hadi ba┼člayal─▒m!



─░zle: Ultralytics YOLOv8 K─▒lavuzlara Genel Bak─▒┼č

K─▒lavuzlar

─░┼čte Ultralytics YOLO adresinin farkl─▒ y├Ânlerinde ustala┼čman─▒za yard─▒mc─▒ olacak derinlemesine k─▒lavuzlar─▒n bir derlemesi.

  • YOLO S─▒k Kar┼č─▒la┼č─▒lan Sorunlar ÔşÉ ├ľNER─░LENLER: Ultralytics YOLO modelleriyle ├žal─▒┼č─▒rken en s─▒k kar┼č─▒la┼č─▒lan sorunlara pratik ├ž├Âz├╝mler ve sorun giderme ipu├žlar─▒.
  • YOLO Performans Metrikleri ÔşÉ TEMEL: YOLO modellerinizin performans─▒n─▒ de─čerlendirmek i├žin kullan─▒lan mAP, IoU ve F1 puan─▒ gibi temel metrikleri anlay─▒n. Tespit do─črulu─ču ve h─▒z─▒n─▒n nas─▒l art─▒r─▒laca─č─▒na dair pratik ├Ârnekler ve ipu├žlar─▒ i├žerir.
  • Model Da─č─▒t─▒m Se├ženekleri: ONNX , OpenVINO ve TensorRT gibi YOLO model da─č─▒t─▒m bi├žimlerine genel bak─▒┼č ve da─č─▒t─▒m stratejinizi bilgilendirmek i├žin her birinin art─▒lar─▒ ve eksileri.
  • K-Fold Cross Validation ­čÜÇ YEN─░: K-Fold cross-validation tekni─čini kullanarak model genellemesini nas─▒l geli┼čtirece─činizi ├Â─črenin.
  • Hiperparametre Ayar lama ­čÜÇ YEN─░: Tuner s─▒n─▒f─▒n─▒ ve genetik evrim algoritmalar─▒n─▒ kullanarak hiperparametrelerde ince ayar yaparak YOLO modellerinizi nas─▒l optimize edece─činizi ke┼čfedin.
  • SAHI Tiled Inference ­čÜÇ YEN─░: Y├╝ksek ├ž├Âz├╝n├╝rl├╝kl├╝ g├Âr├╝nt├╝lerde nesne tespiti i├žin YOLOv8 ile SAHI'nin dilimli ├ž─▒kar─▒m yeteneklerinden yararlanmaya y├Ânelik kapsaml─▒ k─▒lavuz.
  • AzureML H─▒zl─▒ Ba┼člang─▒├ž ­čÜÇ YEN─░: Microsoft'un Azure Machine Learning platformunda Ultralytics YOLO modelleriyle ├žal─▒┼čmaya ba┼člay─▒n. Nesne alg─▒lama projelerinizi bulutta nas─▒l e─čitece─činizi, da─č─▒taca─č─▒n─▒z─▒ ve ├Âl├žeklendirece─činizi ├Â─črenin.
  • Conda H─▒zl─▒ Ba┼člang─▒├ž ­čÜÇ YEN─░: Ultralytics i├žin bir Conda ortam─▒ kurmaya y├Ânelik ad─▒m ad─▒m k─▒lavuz . Conda ile Ultralytics paketini nas─▒l kuraca─č─▒n─▒z─▒ ve verimli bir ┼čekilde kullanmaya ba┼člayaca─č─▒n─▒z─▒ ├Â─črenin.
  • Docker H─▒zl─▒ Ba┼člang─▒├ž ­čÜÇ YEN─░: Docker ile Ultralytics YOLO modellerini kurmak ve kullanmak i├žin eksiksiz k─▒lavuz. Docker'─▒ nas─▒l kuraca─č─▒n─▒z─▒, GPU deste─čini nas─▒l y├Ânetece─činizi ve tutarl─▒ geli┼čtirme ve da─č─▒t─▒m i├žin YOLO modellerini yal─▒t─▒lm─▒┼č kaplarda nas─▒l ├žal─▒┼čt─▒raca─č─▒n─▒z─▒ ├Â─črenin.
  • Raspberry Pi ­čÜÇ YEN─░: YOLO modellerini en yeni Raspberry Pi donan─▒m─▒nda ├žal─▒┼čt─▒rmak i├žin h─▒zl─▒ ba┼člang─▒├ž e─čitimi.
  • NVIDIA-Jetson­čÜÇYEN─░: NVIDIA Jetson cihazlar─▒nda YOLO modellerini da─č─▒tmak i├žin h─▒zl─▒ ba┼člang─▒├ž k─▒lavuzu.
  • Triton ├ç─▒kar─▒m Sunucusu Entegrasyonu ­čÜÇ YEN─░: ├ľl├žeklenebilir ve verimli derin ├Â─črenme ├ž─▒kar─▒m da─č─▒t─▒mlar─▒ i├žin Ultralytics YOLOv8 ile NVIDIA'n─▒n Triton Inference Server entegrasyonunu inceleyin.
  • YOLO ─░┼č Par├žac─▒─č─▒ G├╝venli ├ç─▒kar─▒m ­čÜÇ YEN─░: YOLO modelleri ile i┼č par├žac─▒─č─▒ g├╝venli bir ┼čekilde ├ž─▒kar─▒m yapmak i├žin y├Ânergeler. Yar─▒┼č ko┼čullar─▒n─▒ ├Ânlemek ve tutarl─▒ tahminler sa─člamak i├žin i┼č par├žac─▒─č─▒ g├╝venli─činin ├Ânemini ve en iyi uygulamalar─▒ ├Â─črenin.
  • Segmentasyon Nesnelerini ─░zole Etme ­čÜÇ YEN─░: Ultralytics Segmentasyon kullanarak g├Âr├╝nt├╝lerden nesnelerin nas─▒l ├ž─▒kar─▒laca─č─▒ ve/veya izole edilece─čine dair ad─▒m ad─▒m tarif ve a├ž─▒klama.
  • Raspberry Pi ├╝zerinde Edge TPU : Google Edge TPU Raspberry Pi ├╝zerinde YOLO ├ž─▒kar─▒m─▒n─▒ h─▒zland─▒r─▒yor.
  • ├ç─▒kar─▒m G├Âr├╝nt├╝lerini Bir Terminalde G├Âr├╝nt├╝leyin: Uzak T├╝nel veya SSH oturumlar─▒n─▒ kullan─▒rken ├ž─▒kar─▒m sonu├žlar─▒n─▒ g├Âr├╝nt├╝lemek i├žin VSCode'un entegre terminalini kullan─▒n.
  • OpenVINO Gecikme ve Verim Modlar─▒ - En y├╝ksek YOLO ├ž─▒kar─▒m performans─▒ i├žin gecikme ve verim optimizasyon tekniklerini ├Â─črenin.
  • Steps of a Computer Vision Project ­čÜÇ NEW: Learn about the key steps involved in a computer vision project, including defining goals, selecting models, preparing data, and evaluating results.
  • Defining A Computer Vision Project's Goals ­čÜÇ NEW: Walk through how to effectively define clear and measurable goals for your computer vision project. Learn the importance of a well-defined problem statement and how it creates a roadmap for your project.
  • Data Collection and Annotation­čÜÇ NEW: Explore the tools, techniques, and best practices for collecting and annotating data to create high-quality inputs for your computer vision models.
  • Preprocessing Annotated Data­čÜÇ NEW: Learn about preprocessing and augmenting image data in computer vision projects using YOLOv8, including normalization, dataset augmentation, splitting, and exploratory data analysis (EDA).

Rehberlerimize Katk─▒da Bulunun

Topluluktan gelen katk─▒lar─▒ memnuniyetle kar┼č─▒l─▒yoruz! Ultralytics YOLO adresinde hen├╝z k─▒lavuzlar─▒m─▒zda yer almayan belirli bir konuda uzmanla┼čt─▒ysan─▒z, uzmanl─▒─č─▒n─▒z─▒ payla┼čman─▒z─▒ ├Âneririz. Bir k─▒lavuz yazmak, toplulu─ča geri vermek ve belgelerimizi daha kapsaml─▒ ve kullan─▒c─▒ dostu hale getirmemize yard─▒mc─▒ olmak i├žin harika bir yoldur.

Ba┼člamak i├žin l├╝tfen ­čŤá´ŞĆ adresinde bir ├çekme ─░ste─činin (PR) nas─▒l a├ž─▒laca─č─▒na ili┼čkin y├Ânergeler i├žin Katk─▒da Bulunma K─▒lavuzumuzu okuyun. Katk─▒lar─▒n─▒z─▒ d├Ârt g├Âzle bekliyoruz!

Ultralytics YOLO ekosistemini daha sa─člam ve ├žok y├Ânl├╝ hale getirmek i├žin birlikte ├žal─▒┼čal─▒m ­čÖĆ!



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-10
Authors: glenn-jocher (10), abirami-vina (2), RizwanMunawar (7), Burhan-Q (3), lakshanthad (1), ouphi (1)

Yorumlar