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 kaplarda nasıl çalıştıracağınızı öğrenin.
• Raspberry Pi 🚀 YENİ: YOLO modellerini en yeni Raspberry Pi donanımında çalıştırmak için hızlı başlangıç eğitimi.
• Nvidia-Jetson🚀YENİ: Nvidia Jetson cihazlarında YOLO modellerini dağıtmak için hızlı başlangıç kılavuzu.
• Triton Çıkarım Sunucusu Entegrasyonu 🚀 YENİ: Ölçeklenebilir ve verimli derin öğrenme çıkarım dağıtımları için Ultralytics YOLOv8 ile NVIDIA'nın Triton Inference Server entegrasyonunu inceleyin.
• 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 hızlandırıyor.
• 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.

Gerçek Dünya Projeleri

• Nesne Sayma 🚀 YENİ: Ultralytics YOLOv8 ile gerçek zamanlı nesne sayma sürecini keşfedin ve canlı bir video akışında nesneleri etkili bir şekilde saymak için bilgi edinin.
• Nesne Kırpma 🚀 YENİ: Görüntülerden ve videolardan nesnelerin hassas bir şekilde çıkarılması için YOLOv8 adresini kullanarak nesne kırpmayı keşfedin.
• Nesne Bulanıklaştırma 🚀 YENİ: Görüntü ve video işlemede gizlilik koruması için YOLOv8 ile nesne bulanıklaştırma uygulayın.
• Antrenman İzleme 🚀 YENİ: Ultralytics YOLOv8 ile antrenmanları izlemeye yönelik kapsamlı yaklaşımı keşfedin. Fitness rutinlerinin çeşitli yönlerini gerçek zamanlı olarak izlemek ve analiz etmek için YOLOv8 adresini etkin bir şekilde kullanmak için gerekli beceri ve bilgileri edinin.
• Bölgelerdeki Nesneleri Sayma 🚀 YENİ: Çeşitli alanlarda hassas ve verimli nesne algılama için Ultralytics YOLOv8 ile belirli bölgelerdeki nesneleri saymayı keşfedin.
• Güvenlik Alarm Sistemi 🚀 YENİ: Ultralytics YOLOv8 ile bir güvenlik alarm sistemi oluşturma sürecini keşfedin. Bu sistem, çerçevede yeni nesneler algıladığında uyarıları tetikler. Daha sonra, kodu özel kullanım durumunuza uyacak şekilde özelleştirebilirsiniz.
• Isı Haritaları 🚀 YENİ: Algılama Isı Haritalarımız ile veri anlayışınızı geliştirin! Bu sezgisel görsel araçlar, bir matris boyunca veri değerlerinin yoğunluğunu canlı bir şekilde göstermek için canlı renk gradyanları kullanır. Bilgisayarla görmenin vazgeçilmezi olan ısı haritaları, ilgi alanlarını vurgulamak için ustaca tasarlanmıştır ve uzamsal bilgileri yorumlamak için anında ve etkili bir yol sağlar.
• Nesne İzleme ile Örnek Segmentasyonu 🚀 YENİ: Gelişmiş anlama ve analiz için kesin nesne sınırlarının görsel bir temsilini sağlayan Sınırlayıcı Kutular Şeklinde Nesne Segmentasyonu özelliğimizi keşfedin.
• VisionEye View Objects Mapping 🚀 YENİ: Bu özellik, insan gözünün belirli bir bakış açısından ayrıntıları gözlemlemesine benzer şekilde, bilgisayarların belirli nesneleri ayırt etmesini ve bunlara odaklanmasını amaçlar.
• Hız Tahmini 🚀 YENİ: Bilgisayarla görmede hız tahmini, otonom araçlar ve trafik izleme gibi uygulamalar için çok önemli olan nesne izleme gibi teknikler aracılığıyla nesne hareketini analiz etmeye dayanır.
• Mesafe Hesaplama 🚀 YENİ: Tanımlanmış bir alan içinde iki nesne arasındaki ayrımın ölçülmesini içeren mesafe hesaplama çok önemli bir husustur. Ultralytics YOLOv8 bağlamında, bunun için kullanılan yöntem, kullanıcı tarafından vurgulanan sınırlayıcı kutularla ilişkili mesafeyi belirlemek için sınırlayıcı kutu merkezini kullanmayı içerir.
• Kuyruk Yönetimi 🚀 YENİ: Kuyruk yönetimi, bekleme sürelerini en aza indirmek ve genel verimliliği artırmak için genellikle stratejik planlama ve teknoloji uygulaması yoluyla insan veya görev akışını verimli bir şekilde kontrol etme ve yönlendirme uygulamasıdır.
• Otopark Yönetimi 🚀 YENİ: Otopark yönetimi, alan kullanımını optimize etmek ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için genellikle stratejik planlama ve teknoloji entegrasyonu yoluyla park alanlarındaki araç akışını verimli bir şekilde organize etmeyi ve yönlendirmeyi içerir.

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 🙏!

Yorumlar