Kapsamlı Öğreticiler Ultralytics YOLO

Ultralytics' YOLO 🚀 Kılavuzlarına hoş geldiniz! Kapsamlı eğitimlerimiz, YOLO nesne algılama modelinin eğitim ve tahminden dağıtıma kadar çeşitli yönlerini kapsamaktadır. PyTorch üzerine inşa edilen YOLO , gerçek zamanlı nesne algılama görevlerinde olağanüstü hızı ve doğruluğu ile öne çıkmaktadır.

Derin öğrenme konusunda ister yeni başlayan ister uzman olun, eğitimlerimiz bilgisayarla görme projeleriniz için YOLO adresinin uygulanması ve optimizasyonu hakkında değerli bilgiler sunar. Hadi başlayalım!

İzle: Ultralytics YOLOv8 Kılavuzlara Genel Bakış

Kılavuzlar

İşte Ultralytics YOLO adresinin farklı yönlerinde ustalaşmanıza yardımcı olacak derinlemesine kılavuzların bir derlemesi.

• YOLO Sık Karşılaşılan Sorunlar ⭐ ÖNERİLENLER: Ultralytics YOLO modelleriyle çalışırken en sık karşılaşılan sorunlara pratik çözümler ve sorun giderme ipuçları.
• YOLO Performans Metrikleri ⭐ TEMEL: YOLO modellerinizin performansını değerlendirmek için kullanılan mAP, IoU ve F1 puanı gibi temel metrikleri anlayın. Tespit doğruluğu ve hızının nasıl artırılacağına dair pratik örnekler ve ipuçları içerir.
• Model Dağıtım Seçenekleri: ONNX , OpenVINO ve TensorRT gibi YOLO model dağıtım biçimlerine genel bakış ve dağıtım stratejinizi bilgilendirmek için her birinin artıları ve eksileri.
• K-Fold Cross Validation 🚀 YENİ: K-Fold cross-validation tekniğini kullanarak model genellemesini nasıl geliştireceğinizi öğrenin.
• Hiperparametre Ayar lama 🚀 YENİ: Tuner sınıfını ve genetik evrim algoritmalarını kullanarak hiperparametrelerde ince ayar yaparak YOLO modellerinizi nasıl optimize edeceğinizi keşfedin.
• SAHI Tiled Inference 🚀 YENİ: Yüksek çözünürlüklü görüntülerde nesne tespiti için YOLOv8 ile SAHI'nin dilimli çıkarım yeteneklerinden yararlanmaya yönelik kapsamlı kılavuz.
• AzureML Hızlı Başlangıç 🚀 YENİ: Microsoft'un Azure Machine Learning platformunda Ultralytics YOLO modelleriyle çalışmaya başlayın. Nesne algılama projelerinizi bulutta nasıl eğiteceğinizi, dağıtacağınızı ve ölçeklendireceğinizi öğrenin.
• Conda Hızlı Başlangıç 🚀 YENİ: Ultralytics için bir Conda ortamı kurmaya yönelik adım adım kılavuz . Conda ile Ultralytics paketini nasıl kuracağınızı ve verimli bir şekilde kullanmaya başlayacağınızı öğrenin.
• Docker Hızlı Başlangıç 🚀 YENİ: Docker ile Ultralytics YOLO modellerini kurmak ve kullanmak için eksiksiz kılavuz. Docker'ı nasıl kuracağınızı, GPU desteğini nasıl yöneteceğinizi ve tutarlı geliştirme ve dağıtım için YOLO modellerini yalıtılmış kapsayıcılarda nasıl çalıştıracağınızı öğrenin.
• Raspberry Pi 🚀 YENİ: YOLO modellerini en yeni Raspberry Pi donanımında çalıştırmak için hızlı başlangıç eğitimi.
• NVIDIA Jetson 🚀 YENİ: YOLO modellerini NVIDIA Jetson cihazlarına dağıtmak için hızlı başlangıç kılavuzu.
• NVIDIA Jetson üzerinde DeepStream 🚀 YENİ: DeepStream ve TensorRT kullanarak YOLO modellerini NVIDIA Jetson cihazlarına dağıtmak için hızlı başlangıç kılavuzu .
• Triton Çıkarım Sunucusu Entegrasyonu 🚀 YENİ: Ölçeklenebilir ve verimli derin öğrenme çıkarım dağıtımları için Ultralytics YOLOv8 ile NVIDIA'un Triton Inference Server entegrasyonuna dalın.
• YOLO İş Parçacığı Güvenli Çıkarım 🚀 YENİ: YOLO modelleri ile iş parçacığı güvenli bir şekilde çıkarım yapmak için yönergeler. Yarış koşullarını önlemek ve tutarlı tahminler sağlamak için iş parçacığı güvenliğinin önemini ve en iyi uygulamaları öğrenin.
• Segmentasyon Nesnelerini İzole Etme 🚀 YENİ: Ultralytics Segmentasyon kullanarak görüntülerden nesnelerin nasıl çıkarılacağı ve/veya izole edileceğine dair adım adım tarif ve açıklama.
• Raspberry Pi üzerinde Edge TPU : Google Edge TPU Raspberry Pi üzerinde YOLO çıkarımını hızlandırır.
• Çıkarım Görüntülerini Bir Terminalde Görüntüleyin: Uzak Tünel veya SSH oturumlarını kullanırken çıkarım sonuçlarını görüntülemek için VSCode'un entegre terminalini kullanın.
• OpenVINO Gecikme ve Verim Modları - En yüksek YOLO çıkarım performansı için gecikme ve verim optimizasyon tekniklerini öğrenin.
• Bilgisayarla Görme Projesinin Adımları 🚀 YENİ: Hedeflerin tanımlanması, modellerin seçilmesi, verilerin hazırlanması ve sonuçların değerlendirilmesi dahil olmak üzere bir bilgisayarla görme projesinde yer alan temel adımlar hakkında bilgi edinin.
• Bir Bilgisayarla Görme Projesinin Hedeflerini Tanımlama 🚀 YENİ: Bilgisayarla görme projeniz için net ve ölçülebilir hedefleri nasıl etkili bir şekilde tanımlayacağınızı öğrenin. İyi tanımlanmış bir problem cümlesinin önemini ve projeniz için nasıl bir yol haritası oluşturduğunu öğrenin.
• Veri Toplama ve Açıklama 🚀 YENİ: Bilgisayarla görme modelleriniz için yüksek kaliteli girdiler oluşturmak üzere veri toplama ve açıklama eklemeye yönelik araçları, teknikleri ve en iyi uygulamaları keşfedin.
• Açıklamalı Verileri Ön İşleme 🚀 YENİ: Normalleştirme, veri kümesi büyütme, bölme ve keşifsel veri analizi (EDA) dahil olmak üzere YOLOv8 adresini kullanarak bilgisayarla görme projelerinde görüntü verilerini ön işleme ve artırma hakkında bilgi edinin.
• Model Eğitimi için İpuçları 🚀 YENİ: Bilgisayarla görme modelinizin eğitimini kolaylaştırmak için yığın boyutlarını optimize etme, karışık hassasiyet kullanma, önceden eğitilmiş ağırlıklar uygulama ve daha fazlasıyla ilgili ipuçlarını keşfedin.
• Model Değerlendirme ve İnce Ayarlar Hakkında İçgörüler 🚀 YENİ: Bilgisayarla görme modellerinizi değerlendirmek ve ince ayar yapmak için stratejiler ve en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinin. Optimum sonuçlar elde etmek için modelleri iyileştirmenin yinelemeli süreci hakkında bilgi edinin.
• Model Testi Kılavuzu 🚀 YENİ: Bilgisayarla görme modellerinizi gerçekçi ortamlarda test etmeye yönelik kapsamlı bir kılavuz. Proje hedefleri doğrultusunda doğruluk, güvenilirlik ve performansı nasıl doğrulayacağınızı öğrenin.
• Model Dağıtımı için En İyi Uygulamalar 🚀 YENİ: Optimizasyon, sorun giderme ve güvenlik konularına odaklanarak bilgisayarla görme projelerinde modelleri verimli bir şekilde dağıtmak için ipuçları ve en iyi uygulamaları gözden geçirin.
• Bilgisayarla Görme Modelinizin Bakımı 🚀 YENİ: Doğruluğu garanti etmek, anormallikleri tespit etmek ve veri kaymasını azaltmak için bilgisayarla görme modellerinin izlenmesi, bakımı ve belgelenmesine yönelik temel uygulamaları anlayın.
• ROS Hızlı Başlangıç 🚀 YENİ: Nokta Bulutu ve Derinlik görüntüleri de dahil olmak üzere robotik uygulamalarda gerçek zamanlı nesne algılama için YOLO adresini Robot İşletim Sistemi (ROS) ile nasıl entegre edeceğinizi öğrenin.

Rehberlerimize Katkıda Bulunun

Topluluktan gelen katkıları memnuniyetle karşılıyoruz! Ultralytics YOLO adresinde henüz kılavuzlarımızda yer almayan belirli bir konuda uzmanlaştıysanız, uzmanlığınızı paylaşmanızı öneririz. Bir kılavuz yazmak, topluluğa geri vermek ve belgelerimizi daha kapsamlı ve kullanıcı dostu hale getirmemize yardımcı olmak için harika bir yoldur.

Başlamak için lütfen 🛠️ adresinde bir Çekme İsteğinin (PR) nasıl açılacağına ilişkin yönergeler için Katkıda Bulunma Kılavuzumuzu okuyun. Katkılarınızı dört gözle bekliyoruz!

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

SSS

Ultralytics YOLO kullanarak özel bir nesne algılama modelini nasıl eğitebilirim?

Ultralytics YOLO ile özel bir nesne algılama modelini eğitmek kolaydır. Veri setinizi doğru formatta hazırlayarak ve Ultralytics paketini yükleyerek başlayın. Eğitimi başlatmak için aşağıdaki kodu kullanın:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8s.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=yolov8s.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 ölçütlerini kullanmalıyım?

YOLO modelinizin performansını değerlendirmek, etkinliğini anlamak için çok önemlidir. Temel ölçütler arasında Ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP), Birlik Üzerinden Kesişim (IoU) 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 kullanmalıyım?

Ultralytics HUB, YOLO modellerinin yönetimini, eğitimini ve dağıtımını basitleştiren kodsuz bir platformdur. Sorunsuz entegrasyon, gerçek zamanlı izleme 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 sık karşılaşılan sorunlar arasında veri biçimlendirme hataları, model mimarisi uyumsuzlukları ve yetersiz eğitim verileri yer alır. Bunları gidermek için veri setinizin doğru biçimlendirildiğinden emin olun, uyumlu model sürümlerini kontrol edin ve eğitim verilerinizi artırın. Kapsamlı bir çözüm listesi için YOLO Yaygın Sorunlar kılavuzumuza bakın.

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

YOLO modellerini NVIDIA Jetson ve Raspberry Pi gibi uç cihazlara dağıtmak için modelin TensorRT veya TFLite gibi uyumlu bir formata dönüştürülmesi gerekir. Uç donanımlarda gerçek zamanlı nesne algılamaya başlamak için NVIDIA Jetson ve Raspberry Pi dağıtımlarına yönelik adım adım kılavuzlarımızı izleyin. Bu kılavuzlar kurulum, yapılandırma ve performans optimizasyonu konularında size yol gösterecektir.

Yorumlar