─░├žeri─če ge├ž

Understanding YOLOv8's Deployment Options

Giri┼č

You've come a long way on your journey with YOLOv8. You've diligently collected data, meticulously annotated it, and put in the hours to train and rigorously evaluate your custom YOLOv8 model. Now, it's time to put your model to work for your specific application, use case, or project. But there's a critical decision that stands before you: how to export and deploy your model effectively.

This guide walks you through YOLOv8's deployment options and the essential factors to consider to choose the right option for your project.

YOLOv8 Modeliniz i├žin Do─čru Da─č─▒t─▒m Se├žene─či Nas─▒l Se├žilir?

YOLOv8 modelinizi da─č─▒tma zaman─▒ geldi─činde, uygun bir d─▒┼ča aktarma format─▒ se├žmek ├žok ├Ânemlidir. Ultralytics YOLOv8 Modlar belgesinde belirtildi─či gibi, model.export() i┼člevi, e─čitilmi┼č modelinizi farkl─▒ ortamlara ve performans gereksinimlerine g├Âre uyarlanm─▒┼č ├že┼čitli bi├žimlere d├Ân├╝┼čt├╝rmenize olanak tan─▒r.

─░deal format, h─▒z, donan─▒m k─▒s─▒tlamalar─▒ ve entegrasyon kolayl─▒─č─▒n─▒ dengeleyerek modelinizin ama├žlanan operasyonel ba─člam─▒na ba─čl─▒d─▒r. A┼ča─č─▒daki b├Âl├╝mde, her bir d─▒┼ča aktarma se├žene─čine daha yak─▒ndan bakaca─č─▒z ve her birinin ne zaman se├žilece─čini anlayaca─č─▒z.

YOLOv8's Deployment Options

Let's walk through the different YOLOv8 deployment options. For a detailed walkthrough of the export process, visit the Ultralytics documentation page on exporting.

PyTorch

PyTorch derin ├Â─črenme ve yapay zeka uygulamalar─▒ i├žin yayg─▒n olarak kullan─▒lan a├ž─▒k kaynakl─▒ bir makine ├Â─črenimi k├╝t├╝phanesidir. Y├╝ksek d├╝zeyde esneklik ve h─▒z sa─člamas─▒, onu ara┼čt─▒rmac─▒lar ve geli┼čtiriciler aras─▒nda favori haline getirmi┼čtir.

  • Performans K─▒yaslamalar─▒: PyTorch kullan─▒m kolayl─▒─č─▒ ve esnekli─či ile bilinir, bu da daha uzmanla┼čm─▒┼č ve optimize edilmi┼č di─čer ├žer├ževelerle kar┼č─▒la┼čt─▒r─▒ld─▒─č─▒nda ham performansta hafif bir de─či┼č toku┼ča neden olabilir.

  • Uyumluluk ve Entegrasyon: Python adresindeki ├že┼čitli veri bilimi ve makine ├Â─črenimi k├╝t├╝phaneleri ile m├╝kemmel uyumluluk sunar.

  • Topluluk Deste─či ve Ekosistem: ├ľ─črenme ve sorun giderme i├žin kapsaml─▒ kaynaklara sahip en canl─▒ topluluklardan biri.

  • Vaka ├çal─▒┼čmalar─▒: Ara┼čt─▒rma prototiplerinde yayg─▒n olarak kullan─▒lan bir├žok akademik makale, PyTorch adresinde kullan─▒lan modellere at─▒fta bulunur.

  • Bak─▒m ve G├╝ncellemeler: Yeni ├Âzellikler i├žin aktif geli┼čtirme ve destek ile d├╝zenli g├╝ncellemeler.

  • Security Considerations: Regular patches for security issues, but security is largely dependent on the overall environment it's deployed in.

  • Donan─▒m H─▒zland─▒rma: Model e─čitimini ve ├ž─▒kar─▒m─▒n─▒ h─▒zland─▒rmak i├žin gerekli olan GPU h─▒zland─▒rmas─▒ i├žin CUDA'y─▒ destekler.

TorchScript

TorchScript extends PyTorch's capabilities by allowing the exportation of models to be run in a C++ runtime environment. This makes it suitable for production environments where Python is unavailable.

  • Performans Kar┼č─▒la┼čt─▒rmalar─▒: ├ľzellikle ├╝retim ortamlar─▒nda yerel PyTorch ├╝zerinden geli┼čmi┼č performans sunabilir.

  • Uyumluluk ve Entegrasyon: PyTorch adresinden C++ ├╝retim ortamlar─▒na sorunsuz ge├ži┼č i├žin tasarlanm─▒┼čt─▒r, ancak baz─▒ geli┼čmi┼č ├Âzellikler m├╝kemmel ┼čekilde ├ževrilemeyebilir.

  • Community Support and Ecosystem: Benefits from PyTorch's large community but has a narrower scope of specialized developers.

  • Case Studies: Widely used in industry settings where Python's performance overhead is a bottleneck.

  • Bak─▒m ve G├╝ncellemeler: Tutarl─▒ g├╝ncellemelerle PyTorch ile birlikte s├╝rd├╝r├╝l├╝r.

  • G├╝venlik Hususlar─▒: Tam Python kurulumlar─▒n─▒n olmad─▒─č─▒ ortamlarda modellerin ├žal─▒┼čt─▒r─▒lmas─▒n─▒ sa─člayarak geli┼čmi┼č g├╝venlik sunar.

  • Hardware Acceleration: Inherits PyTorch's CUDA support, ensuring efficient GPU utilization.

ONNX

A├ž─▒k Sinir A─č─▒ De─či┼čimi (ONNX), farkl─▒ ├žer├ževeler aras─▒nda model birlikte ├žal─▒┼čabilirli─čine izin veren bir formatt─▒r ve bu, ├že┼čitli platformlara da─č─▒t─▒l─▒rken kritik olabilir.

  • Performans ├ľl├ž├╝tleri: ONNX modelleri, ├╝zerinde konu┼čland─▒r─▒ld─▒klar─▒ belirli ├žal─▒┼čma zaman─▒na ba─čl─▒ olarak de─či┼čken bir performans ya┼čayabilir.

  • Uyumluluk ve Entegrasyon: ├çer├ževeden ba─č─▒ms─▒z yap─▒s─▒ sayesinde birden fazla platform ve donan─▒m aras─▒nda y├╝ksek birlikte ├žal─▒┼čabilirlik.

  • Topluluk Deste─či ve Ekosistem: Bir├žok kurulu┼č taraf─▒ndan desteklenir, bu da geni┼č bir ekosistem ve optimizasyon i├žin ├že┼čitli ara├žlar sa─člar.

  • Vaka ├çal─▒┼čmalar─▒: Modelleri farkl─▒ makine ├Â─črenimi ├žer├ževeleri aras─▒nda ta┼č─▒mak i├žin s─▒kl─▒kla kullan─▒l─▒r ve esnekli─čini g├Âsterir.

  • Bak─▒m ve G├╝ncellemeler: A├ž─▒k bir standart olan ONNX , yeni i┼člemleri ve modelleri desteklemek i├žin d├╝zenli olarak g├╝ncellenmektedir.

  • G├╝venlik Hususlar─▒: T├╝m platformlar aras─▒ ara├žlarda oldu─ču gibi, d├Ân├╝┼čt├╝rme ve da─č─▒t─▒m hatt─▒nda g├╝venli uygulamalar─▒n sa─članmas─▒ ├žok ├Ânemlidir.

  • Donan─▒m H─▒zland─▒rma: ONNX Runtime ile modeller ├že┼čitli donan─▒m optimizasyonlar─▒ndan yararlanabilir.

OpenVINO

OpenVINO Intel donan─▒m─▒nda derin ├Â─črenme modellerinin da─č─▒t─▒m─▒n─▒ kolayla┼čt─▒rmak, performans─▒ ve h─▒z─▒ art─▒rmak i├žin tasarlanm─▒┼č bir Intel ara├ž setidir.

  • Performans Kar┼č─▒la┼čt─▒rmalar─▒: Intel CPU'lar, GPU'lar ve VPU'lar i├žin ├Âzel olarak optimize edilmi┼čtir ve uyumlu donan─▒mlarda ├Ânemli performans art─▒┼člar─▒ sunar.

  • Uyumluluk ve Entegrasyon: Intel ekosisteminde en iyi ┼čekilde ├žal─▒┼č─▒r ancak bir dizi ba┼čka platformu da destekler.

  • Topluluk Deste─či ve Ekosistem: Intel taraf─▒ndan desteklenen, ├Âzellikle bilgisayarla g├Ârme alan─▒nda sa─člam bir kullan─▒c─▒ taban─▒na sahip.

  • Vaka ├çal─▒┼čmalar─▒: Genellikle Intel donan─▒m─▒n─▒n yayg─▒n oldu─ču IoT ve u├ž bili┼čim senaryolar─▒nda kullan─▒l─▒r.

  • Bak─▒m ve G├╝ncellemeler: Intel, en yeni derin ├Â─črenme modellerini ve Intel donan─▒m─▒n─▒ desteklemek i├žin OpenVINO adresini d├╝zenli olarak g├╝nceller.

  • G├╝venlik Hususlar─▒: Hassas uygulamalarda da─č─▒t─▒ma uygun sa─člam g├╝venlik ├Âzellikleri sa─člar.

  • Donan─▒m H─▒zland─▒rma: ├ľzel komut setleri ve donan─▒m ├Âzelliklerinden yararlanarak Intel donan─▒m─▒nda h─▒zland─▒rma i├žin uyarlanm─▒┼čt─▒r.

OpenVINO kullanarak da─č─▒t─▒m hakk─▒nda daha fazla bilgi i├žin Ultralytics Integration belgelerine bak─▒n: Intel OpenVINO D─▒┼ča Aktarma.

TensorRT

TensorRT h─▒z ve verimlilik gerektiren uygulamalar i├žin ideal olan, NVIDIA'n─▒n y├╝ksek performansl─▒ derin ├Â─črenme ├ž─▒kar─▒m iyile┼čtiricisi ve ├žal─▒┼čma zaman─▒d─▒r.

  • Performans Kar┼č─▒la┼čt─▒rmalar─▒: Y├╝ksek h─▒zl─▒ ├ž─▒kar─▒m deste─či ile NVIDIA GPU'larda ├╝st d├╝zey performans sunar.

  • Uyumluluk ve Entegrasyon: NVIDIA donan─▒m─▒ i├žin en uygun olan─▒d─▒r ve bu ortam d─▒┼č─▒nda s─▒n─▒rl─▒ destek sunar.

  • Community Support and Ecosystem: Strong support network through NVIDIA's developer forums and documentation.

  • Vaka ├çal─▒┼čmalar─▒: Video ve g├Âr├╝nt├╝ verileri ├╝zerinde ger├žek zamanl─▒ ├ž─▒kar─▒m gerektiren sekt├Ârlerde yayg─▒n olarak kullan─▒lmaktad─▒r.

  • Bak─▒m ve G├╝ncellemeler: NVIDIA, performans─▒ art─▒rmak ve yeni GPU mimarilerini desteklemek i├žin TensorRT adresini s─▒k g├╝ncellemelerle korur.

  • G├╝venlikle ─░lgili Hususlar: Bir├žok NVIDIA ├╝r├╝n├╝ gibi bu ├╝r├╝n de g├╝venli─če b├╝y├╝k ├Ânem verir ancak ayr─▒nt─▒lar da─č─▒t─▒m ortam─▒na ba─čl─▒d─▒r.

  • Donan─▒m H─▒zland─▒rma: NVIDIA GPU'lar i├žin ├Âzel olarak tasarlanm─▒┼č olup derin optimizasyon ve h─▒zland─▒rma sa─člar.

CoreML

CoreML is Apple's machine learning framework, optimized for on-device performance in the Apple ecosystem, including iOS, macOS, watchOS, and tvOS.

  • Performans Kar┼č─▒la┼čt─▒rmalar─▒: Minimum pil kullan─▒m─▒yla Apple donan─▒m─▒nda ayg─▒t i├ži performans i├žin optimize edilmi┼čtir.

  • Uyumluluk ve Entegrasyon: Yaln─▒zca Apple ekosistemi i├žin, iOS ve macOS uygulamalar─▒ i├žin kolayla┼čt─▒r─▒lm─▒┼č bir i┼č ak─▒┼č─▒ sa─člar.

  • Topluluk Deste─či ve Ekosistem: Kapsaml─▒ belgeler ve ara├žlarla Apple'dan g├╝├žl├╝ destek ve ├Âzel bir geli┼čtirici toplulu─ču.

  • ├ľrnek Uygulamalar: Apple ├╝r├╝nlerinde ayg─▒t ├╝zerinde makine ├Â─črenimi ├Âzellikleri gerektiren uygulamalarda yayg─▒n olarak kullan─▒l─▒r.

  • Bak─▒m ve G├╝ncellemeler: En son makine ├Â─črenimi geli┼čmelerini ve Apple donan─▒m─▒n─▒ desteklemek i├žin Apple taraf─▒ndan d├╝zenli olarak g├╝ncellenir.

  • G├╝venlikle ─░lgili Hususlar: Apple'─▒n kullan─▒c─▒ gizlili─či ve veri g├╝venli─čine odaklanmas─▒ndan yararlan─▒r.

  • Donan─▒m H─▒zland─▒rma: H─▒zland─▒r─▒lm─▒┼č makine ├Â─črenimi g├Ârevleri i├žin Apple'─▒n n├Âral motorundan ve GPU'sundan tam olarak yararlan─▒yor.

TF SavedModel

TF SavedModel is TensorFlow's format for saving and serving machine learning models, particularly suited for scalable server environments.

  • Performans K─▒yaslamalar─▒: ├ľzellikle TensorFlow Serving ile birlikte kullan─▒ld─▒─č─▒nda sunucu ortamlar─▒nda ├Âl├žeklenebilir performans sunar.

  • Uyumluluk ve Entegrasyon: Bulut ve kurumsal sunucu da─č─▒t─▒mlar─▒ da dahil olmak ├╝zere TensorFlow ekosisteminde geni┼č uyumluluk.

  • Topluluk Deste─či ve Ekosistem: Da─č─▒t─▒m ve optimizasyon i├žin ├žok ├že┼čitli ara├žlarla birlikte TensorFlow'un pop├╝laritesi nedeniyle b├╝y├╝k topluluk deste─či.

  • Vaka ├çal─▒┼čmalar─▒: Derin ├Â─črenme modellerini geni┼č ├Âl├žekte sunmak i├žin ├╝retim ortamlar─▒nda yayg─▒n olarak kullan─▒lmaktad─▒r.

  • Bak─▒m ve G├╝ncellemeler: Google ve TensorFlow toplulu─ču taraf─▒ndan desteklenir, d├╝zenli g├╝ncellemeler ve yeni ├Âzellikler sa─člar.

  • G├╝venlik Hususlar─▒: TensorFlow Serving kullan─▒larak yap─▒lan da─č─▒t─▒m, kurumsal d├╝zeyde uygulamalar i├žin sa─člam g├╝venlik ├Âzellikleri i├žerir.

  • Donan─▒m H─▒zland─▒rma: TensorFlow 'un arka u├žlar─▒ arac─▒l─▒─č─▒yla ├že┼čitli donan─▒m h─▒zland─▒rmalar─▒n─▒ destekler.

TF GraphDef

TF GraphDef modeli bir grafik olarak temsil eden bir TensorFlow format─▒d─▒r ve statik bir hesaplama grafi─činin gerekli oldu─ču ortamlar i├žin faydal─▒d─▒r.

  • Performans K─▒yaslamalar─▒: Tutarl─▒l─▒k ve g├╝venilirli─če odaklanarak statik hesaplama grafikleri i├žin istikrarl─▒ performans sa─člar.

  • Uyumluluk ve Entegrasyon: TensorFlow altyap─▒s─▒na kolayca entegre olur ancak SavedModel ile kar┼č─▒la┼čt─▒r─▒ld─▒─č─▒nda daha az esnektir.

  • Topluluk Deste─či ve Ekosistem: Statik grafikleri optimize etmek i├žin bir├žok kayna─č─▒n mevcut oldu─ču TensorFlow ekosisteminden iyi destek.

  • Vaka ├çal─▒┼čmalar─▒: Baz─▒ g├Âm├╝l├╝ sistemlerde oldu─ču gibi statik bir grafi─čin gerekli oldu─ču senaryolarda kullan─▒┼čl─▒d─▒r.

  • Bak─▒m ve G├╝ncellemeler: TensorFlow 'un temel g├╝ncellemelerinin yan─▒ s─▒ra d├╝zenli g├╝ncellemeler.

  • G├╝venlik Hususlar─▒: TensorFlow 'un yerle┼čik g├╝venlik uygulamalar─▒ ile g├╝venli da─č─▒t─▒m sa─člar.

  • Donan─▒m H─▒zland─▒rma: SavedModel kadar esnek olmasa da TensorFlow'un donan─▒m h─▒zland─▒rma se├ženeklerini kullanabilir.

TF Lite

TF Lite is TensorFlow's solution for mobile and embedded device machine learning, providing a lightweight library for on-device inference.

  • Performans Kar┼č─▒la┼čt─▒rmalar─▒: Mobil ve g├Âm├╝l├╝ cihazlarda h─▒z ve verimlilik i├žin tasarlanm─▒┼čt─▒r.

  • Uyumluluk ve Entegrasyon: Hafif yap─▒s─▒ sayesinde ├žok ├že┼čitli cihazlarda kullan─▒labilir.

  • Topluluk Deste─či ve Ekosistem: Google taraf─▒ndan desteklenen g├╝├žl├╝ bir toplulu─ča ve geli┼čtiriciler i├žin giderek artan say─▒da kayna─ča sahiptir.

  • ├ľrnek Uygulamalar: Minimum ayak izi ile cihaz ├╝zerinde ├ž─▒kar─▒m gerektiren mobil uygulamalarda pop├╝lerdir.

  • Bak─▒m ve G├╝ncellemeler: Mobil cihazlar i├žin en son ├Âzellikleri ve optimizasyonlar─▒ i├žerecek ┼čekilde d├╝zenli olarak g├╝ncellenir.

  • G├╝venlik Hususlar─▒: Son kullan─▒c─▒ cihazlar─▒nda modelleri ├žal─▒┼čt─▒rmak i├žin g├╝venli bir ortam sa─člar.

  • Donan─▒m H─▒zland─▒rma: GPU ve DSP dahil olmak ├╝zere ├že┼čitli donan─▒m h─▒zland─▒rma se├ženeklerini destekler.

TF Kenar TPU

TF Edge TPU , Google'─▒n Edge TPU donan─▒m─▒nda y├╝ksek h─▒zl─▒, verimli bilgi i┼člem i├žin tasarlanm─▒┼čt─▒r ve ger├žek zamanl─▒ i┼člem gerektiren IoT cihazlar─▒ i├žin m├╝kemmeldir.

  • Performans Kar┼č─▒la┼čt─▒rmalar─▒: Google'─▒n Edge TPU donan─▒m─▒nda y├╝ksek h─▒zl─▒, verimli bilgi i┼člem i├žin ├Âzel olarak optimize edilmi┼čtir.

  • Uyumluluk ve Entegrasyon: Edge TPU cihazlar─▒nda yaln─▒zca TensorFlow Lite modelleri ile ├žal─▒┼č─▒r.

  • Topluluk Deste─či ve Ekosistem: Google ve ├╝├ž├╝nc├╝ taraf geli┼čtiriciler taraf─▒ndan sa─članan kaynaklarla b├╝y├╝yen destek.

  • ├ľrnek Uygulamalar: IoT cihazlar─▒nda ve d├╝┼č├╝k gecikme s├╝resiyle ger├žek zamanl─▒ i┼člem gerektiren uygulamalarda kullan─▒l─▒r.

  • Bak─▒m ve G├╝ncellemeler: Yeni Edge TPU donan─▒m s├╝r├╝mlerinin ├Âzelliklerinden yararlanmak i├žin s├╝rekli olarak geli┼čtirilir.

  • G├╝venlik Hususlar─▒: IoT ve u├ž cihazlar i├žin Google'─▒n sa─člam g├╝venli─či ile entegre olur.

  • Donan─▒m H─▒zland─▒rma: Google Coral cihazlar─▒ndan tam olarak yararlanmak i├žin ├Âzel olarak tasarlanm─▒┼čt─▒r.

TF.js

TensorFlow.js (TF.js), makine ├Â─črenimi yeteneklerini do─črudan taray─▒c─▒ya getiren ve hem web geli┼čtiricileri hem de kullan─▒c─▒lar i├žin yeni bir olanaklar alan─▒ sunan bir k├╝t├╝phanedir. Arka u├ž altyap─▒s─▒na ihtiya├ž duymadan makine ├Â─črenimi modellerinin web uygulamalar─▒na entegre edilmesini sa─člar.

  • Performans K─▒yaslamalar─▒: ─░stemci cihaz─▒na ba─čl─▒ olarak makul bir performansla do─črudan taray─▒c─▒da makine ├Â─črenimini etkinle┼čtirir.

  • Uyumluluk ve Entegrasyon: Web teknolojileriyle y├╝ksek uyumluluk, web uygulamalar─▒na kolay entegrasyon sa─člar.

  • Topluluk Deste─či ve Ekosistem: ML modellerini taray─▒c─▒larda da─č─▒tmak i├žin ├že┼čitli ara├žlarla web ve Node.js geli┼čtiricilerinden olu┼čan bir topluluktan destek.

  • Vaka ├çal─▒┼čmalar─▒: Sunucu taraf─▒ i┼člemeye ihtiya├ž duymadan istemci taraf─▒ makine ├Â─čreniminden yararlanan etkile┼čimli web uygulamalar─▒ i├žin idealdir.

  • Bak─▒m ve G├╝ncellemeler: A├ž─▒k kaynak toplulu─čunun katk─▒lar─▒yla TensorFlow ekibi taraf─▒ndan s├╝rd├╝r├╝lmektedir.

  • G├╝venlik Hususlar─▒: Web platformunun g├╝venlik modelini kullanarak taray─▒c─▒n─▒n g├╝venli ba─člam─▒ i├žinde ├žal─▒┼č─▒r.

  • Donan─▒m H─▒zland─▒rma: WebGL gibi donan─▒m h─▒zland─▒rmaya eri┼čen web tabanl─▒ API'ler ile performans art─▒r─▒labilir.

PaddlePaddle

PaddlePaddle Baidu taraf─▒ndan geli┼čtirilen a├ž─▒k kaynakl─▒ bir derin ├Â─črenme ├žer├ževesidir. Hem ara┼čt─▒rmac─▒lar i├žin verimli hem de geli┼čtiriciler i├žin kullan─▒m─▒ kolay olacak ┼čekilde tasarlanm─▒┼čt─▒r. ├ľzellikle ├çin'de pop├╝lerdir ve ├çince dil i┼čleme i├žin ├Âzel destek sunar.

  • Performans K─▒yaslamalar─▒: Kullan─▒m kolayl─▒─č─▒ ve ├Âl├žeklenebilirli─če odaklanarak rekabet├ži performans sunar.

  • Uyumluluk ve Entegrasyon: Baidu'nun ekosistemine iyi entegre edilmi┼čtir ve geni┼č bir uygulama yelpazesini destekler.

  • Topluluk Deste─či ve Ekosistem: Topluluk k├╝resel olarak daha k├╝├ž├╝k olsa da, ├Âzellikle ├çin'de h─▒zla b├╝y├╝yor.

  • Vaka ├çal─▒┼čmalar─▒: ├çin pazarlar─▒nda ve di─čer b├╝y├╝k ├žer├ževelere alternatif arayan geli┼čtiriciler taraf─▒ndan yayg─▒n olarak kullan─▒lmaktad─▒r.

  • Bak─▒m ve G├╝ncellemeler: ├çince yapay zeka uygulamalar─▒ ve hizmetleri sunmaya odaklanarak d├╝zenli olarak g├╝ncellenir.

  • G├╝venlik Hususlar─▒: ├çin veri y├Âneti┼čimi standartlar─▒na uygun olarak veri gizlili─či ve g├╝venli─čini vurgular.

  • Donan─▒m H─▒zland─▒rma: Baidu'nun kendi Kunlun ├žipleri de dahil olmak ├╝zere ├že┼čitli donan─▒m h─▒zland─▒rmalar─▒n─▒ destekler.

NCNN

NCNN mobil platform i├žin optimize edilmi┼č y├╝ksek performansl─▒ bir sinir a─č─▒ ├ž─▒kar─▒m ├žer├ževesidir. Hafif yap─▒s─▒ ve verimlili─či ile ├Âne ├ž─▒kmaktad─▒r, bu da onu kaynaklar─▒n s─▒n─▒rl─▒ oldu─ču mobil ve g├Âm├╝l├╝ cihazlar i├žin ├Âzellikle uygun hale getirmektedir.

  • Performans Kar┼č─▒la┼čt─▒rmalar─▒: Mobil platformlar i├žin son derece optimize edilmi┼čtir ve ARM tabanl─▒ cihazlarda verimli ├ž─▒kar─▒m sunar.

  • Uyumluluk ve Entegrasyon: ARM mimarisine sahip cep telefonlar─▒ ve g├Âm├╝l├╝ sistemlerdeki uygulamalar i├žin uygundur.

  • Topluluk Deste─či ve Ekosistem: Mobil ve g├Âm├╝l├╝ makine ├Â─črenimi uygulamalar─▒na odaklanan ni┼č ancak aktif bir topluluk taraf─▒ndan desteklenmektedir.

  • Vaka ├çal─▒┼čmalar─▒: Android ve di─čer ARM tabanl─▒ sistemlerde verimlilik ve h─▒z─▒n kritik oldu─ču mobil uygulamalar i├žin tercih edilir.

  • Bak─▒m ve G├╝ncellemeler: ├çe┼čitli ARM cihazlar─▒nda y├╝ksek performans─▒ korumak i├žin s├╝rekli olarak geli┼čtirilmi┼čtir.

  • G├╝venlik Hususlar─▒: Cihaz ├╝zerinde yerel olarak ├žal─▒┼čmaya odaklan─▒r ve cihaz ├╝zerinde i┼člemenin do─čal g├╝venli─činden yararlan─▒r.

  • Donan─▒m H─▒zland─▒rma: ARM CPU'lar ve GPU'lar i├žin bu mimarilere ├Âzel optimizasyonlarla uyarlanm─▒┼čt─▒r.

YOLOv8 Da─č─▒t─▒m Se├ženeklerinin Kar┼č─▒la┼čt─▒rmal─▒ Analizi

A┼ča─č─▒daki tablo, YOLOv8 modelleri i├žin mevcut olan ├že┼čitli da─č─▒t─▒m se├ženeklerinin anl─▒k bir g├Âr├╝nt├╝s├╝n├╝ sunarak, ├že┼čitli kritik kriterlere dayal─▒ olarak proje ihtiya├žlar─▒n─▒za en uygun olan─▒ de─čerlendirmenize yard─▒mc─▒ olur. Her bir da─č─▒t─▒m se├žene─činin format─▒na derinlemesine bakmak i├žin l├╝tfen d─▒┼ča aktarma formatlar─▒yla ilgiliUltralytics dok├╝mantasyon sayfas─▒na bak─▒n.

Da─č─▒t─▒m Se├žene─či Performans ├ľl├ž├╝tleri Uyumluluk ve Entegrasyon Toplum Deste─či ve Ekosistem Vaka ├çal─▒┼čmalar─▒ Bak─▒m ve G├╝ncellemeler G├╝venlikle ─░lgili Hususlar Donan─▒m H─▒zland─▒rma
PyTorch ─░yi esneklik; ham performanstan ├Âd├╝n verebilir Python k├╝t├╝phaneleri ile m├╝kemmel Kapsaml─▒ kaynaklar ve topluluk Ara┼čt─▒rma ve prototipler D├╝zenli, aktif geli┼čim Da─č─▒t─▒m ortam─▒na ba─čl─▒ olarak GPU h─▒zland─▒rma i├žin CUDA deste─či
TorchScript ├ťretim i├žin daha iyi PyTorch PyTorch adresinden C++'a sorunsuz ge├ži┼č Uzmanla┼čm─▒┼č ancak daha dar PyTorch Python adresinin darbo─čaz olu┼čturdu─ču sekt├Ârler ile tutarl─▒ g├╝ncellemeler PyTorch Tam olmadan geli┼čtirilmi┼č g├╝venlik Python CUDA deste─čini ┼čuradan devral─▒r PyTorch
ONNX ├çal─▒┼čma zaman─▒na ba─čl─▒ olarak de─či┼čken Farkl─▒ ├žer├ževeler aras─▒nda y├╝ksek Bir├žok kurulu┼č taraf─▒ndan desteklenen geni┼č ekosistem Makine ├Â─črenimi ├žer├ževeleri aras─▒nda esneklik Yeni operasyonlar i├žin d├╝zenli g├╝ncellemeler G├╝venli d├Ân├╝┼čt├╝rme ve da─č─▒t─▒m uygulamalar─▒ sa─člay─▒n ├çe┼čitli donan─▒m optimizasyonlar─▒
OpenVINO Intel donan─▒m─▒ i├žin optimize edilmi┼čtir Intel ekosistemi i├žinde en iyisi Bilgisayarla g├Ârme alan─▒nda sa─člam Intel donan─▒m─▒yla IoT ve edge Intel donan─▒m─▒ i├žin d├╝zenli g├╝ncellemeler Hassas uygulamalar i├žin sa─člam ├Âzellikler Intel donan─▒m─▒ i├žin uyarlanm─▒┼čt─▒r
TensorRT NVIDIA GPU'larda en ├╝st seviye NVIDIA donan─▒m─▒ i├žin en iyisi NVIDIA arac─▒l─▒─č─▒yla g├╝├žl├╝ a─č Ger├žek zamanl─▒ video ve g├Âr├╝nt├╝ ├ž─▒kar─▒m─▒ Yeni GPU'lar i├žin s─▒k g├╝ncellemeler G├╝venlik vurgusu NVIDIA GPU'lar i├žin tasarland─▒
CoreML Ayg─▒t ├╝zerindeki Apple donan─▒m─▒ i├žin optimize edildi Apple ekosistemine ├Âzel G├╝├žl├╝ Apple ve geli┼čtirici deste─či Apple ├╝r├╝nlerinde ayg─▒t ├╝zerinde makine ├Â─črenimi D├╝zenli Apple g├╝ncellemeleri Gizlilik ve g├╝venli─če odaklan─▒n Apple sinir motoru ve GPU
TF SavedModel Sunucu ortamlar─▒nda ├Âl├žeklenebilir TensorFlow ekosisteminde geni┼č uyumluluk TensorFlow pop├╝lerli─či nedeniyle b├╝y├╝k destek ├ľl├žekli modeller sunmak Google ve topluluk taraf─▒ndan d├╝zenli g├╝ncellemeler ─░┼čletmeler i├žin sa─člam ├Âzellikler ├çe┼čitli donan─▒m h─▒zland─▒rmalar─▒
TF GraphDef Statik hesaplama grafikleri i├žin kararl─▒ TensorFlow altyap─▒s─▒ ile iyi entegre olur Statik grafikleri optimize etmek i├žin kaynaklar Statik grafikler gerektiren senaryolar TensorFlow core ile birlikte g├╝ncellemeler Yerle┼čik TensorFlow g├╝venlik uygulamalar─▒ TensorFlow hizlandirma se├ženekleri╠ç
TF Lite Mobil/embedded ├╝zerinde h─▒z ve verimlilik Geni┼č cihaz deste─či yelpazesi Sa─člam topluluk, Google destekli Minimum ayak izi ile mobil uygulamalar Mobil cihazlar i├žin en yeni ├Âzellikler Son kullan─▒c─▒ cihazlar─▒nda g├╝venli ortam Di─čerlerinin yan─▒ s─▒ra GPU ve DSP
TF Kenar TPU Google'─▒n Edge TPU donan─▒m─▒ i├žin optimize edilmi┼čtir Edge TPU cihazlar─▒na ├Âzel Google ve ├╝├ž├╝nc├╝ taraf kaynaklarla b├╝y├╝me Ger├žek zamanl─▒ i┼čleme gerektiren IoT cihazlar─▒ Yeni Edge TPU donan─▒m─▒ i├žin iyile┼čtirmeler Google'─▒n sa─člam IoT g├╝venli─či Google Coral i├žin ├Âzel olarak tasarland─▒
TF.js Makul taray─▒c─▒ i├ži performans Web teknolojileri ile y├╝ksek Web ve Node.js geli┼čtiricileri deste─či Etkile┼čimli web uygulamalar─▒ TensorFlow eki╠çp ve toplum katkilari Web platformu g├╝venlik modeli WebGL ve di─čer API'ler ile geli┼čtirilmi┼čtir
PaddlePaddle Rekabet├ži, kullan─▒m─▒ kolay ve ├Âl├žeklenebilir Baidu ekosistemi, geni┼č uygulama deste─či ├ľzellikle ├çin'de h─▒zla b├╝y├╝yor ├çin pazar─▒ ve dil i┼čleme ├çin'deki yapay zeka uygulamalar─▒na odaklan─▒n Veri gizlili─či ve g├╝venli─čini vurgular Baidu'nun Kunlun ├žipleri dahil
NCNN Mobil ARM tabanl─▒ cihazlar i├žin optimize edilmi┼čtir Mobil ve g├Âm├╝l├╝ ARM sistemleri Ni┼č ama aktif mobil/ g├Âm├╝l├╝ makine ├Â─črenimi toplulu─ču Android ve ARM sistemleri verimlili─či ARM ├╝zerinde y├╝ksek performansl─▒ bak─▒m Cihaz ├╝zerinde g├╝venlik avantajlar─▒ ARM CPU ve GPU optimizasyonlar─▒

Bu kar┼č─▒la┼čt─▒rmal─▒ analiz size ├╝st d├╝zey bir genel bak─▒┼č sunar. Da─č─▒t─▒m i├žin, projenizin ├Âzel gereksinimlerini ve k─▒s─▒tlamalar─▒n─▒ g├Âz ├Ân├╝nde bulundurman─▒z ve her se├ženek i├žin mevcut olan ayr─▒nt─▒l─▒ belgelere ve kaynaklara ba┼čvurman─▒z ├žok ├Ânemlidir.

Topluluk ve Destek

YOLOv8'a ba┼člarken, yard─▒mc─▒ bir toplulu─ča ve deste─če sahip olmak ├Ânemli bir etki yaratabilir. ─░lgi alanlar─▒n─▒z─▒ payla┼čan di─čer ki┼čilerle nas─▒l ba─člant─▒ kuraca─č─▒n─▒z─▒ ve ihtiyac─▒n─▒z olan yard─▒m─▒ nas─▒l alaca─č─▒n─▒z─▒ burada bulabilirsiniz.

Daha Geni┼č Bir Toplumla Etkile┼čim Kurun

  • GitHub Tart─▒┼čmalar─▒: GitHub'daki YOLOv8 deposunda soru sorabilece─činiz, sorunlar─▒ bildirebilece─činiz ve iyile┼čtirmeler ├Ânerebilece─činiz bir "Tart─▒┼čmalar" b├Âl├╝m├╝ vard─▒r.

  • Ultralytics Discord Sunucusu: Ultralytics , di─čer kullan─▒c─▒lar ve geli┼čtiricilerle etkile┼čime girebilece─činiz bir Discord sunucusuna sahiptir.

Resmi Dok├╝mantasyon ve Kaynaklar

  • Ultralytics YOLOv8 Dok├╝manlar: Resmi belgeler, kurulum, kullan─▒m ve sorun giderme k─▒lavuzlar─▒n─▒n yan─▒ s─▒ra YOLOv8 hakk─▒nda kapsaml─▒ bir genel bak─▒┼č sa─člar.

Bu kaynaklar, zorluklar─▒n ├╝stesinden gelmenize ve YOLOv8 toplulu─čundaki en son trendler ve en iyi uygulamalar hakk─▒nda g├╝ncel kalman─▒za yard─▒mc─▒ olacakt─▒r.

Sonu├ž

Bu k─▒lavuzda, YOLOv8 i├žin farkl─▒ da─č─▒t─▒m se├ženeklerini inceledik. Ayr─▒ca se├žiminizi yaparken g├Âz ├Ân├╝nde bulundurman─▒z gereken ├Ânemli fakt├Ârleri de tart─▒┼čt─▒k. Bu se├ženekler, modelinizi ├že┼čitli ortamlar ve performans gereksinimleri i├žin ├Âzelle┼čtirmenize olanak tan─▒yarak ger├žek d├╝nya uygulamalar─▒ i├žin uygun hale getirir.

YOLOv8 ve Ultralytics toplulu─čunun de─čerli bir yard─▒m kayna─č─▒ oldu─čunu unutmay─▒n. Normal belgelerde bulamayaca─č─▒n─▒z benzersiz ipu├žlar─▒ ve ├ž├Âz├╝mler ├Â─črenmek i├žin di─čer geli┼čtiriciler ve uzmanlarla ba─člant─▒ kurun. Bilgi aramaya, yeni fikirler ke┼čfetmeye ve deneyimlerinizi payla┼čmaya devam edin.

Mutlu konu┼čland─▒rmalar!



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-10
Authors: glenn-jocher (9), abirami-vina (1)

Yorumlar