Ultralytics YOLO26 ile Nesne Kırpma#
Nesne Kırpma Nedir?#
Ultralytics YOLO26 ile nesne Kırpma, bir görüntü veya videodan tespit edilen belirli nesneleri izole etmeyi ve ayıklamayı içerir. Daha fazla analiz veya işleme için hassas kırpma sağlayan nesneleri doğru bir şekilde tanımlamak ve sınırlamak için YOLO26 model yetenekleri kullanılır.
Watch: Object Cropping using Ultralytics YOLO
Nesne Kırpmanın Avantajları#
- Odaklanmış Analiz: YOLO26, hedeflenen nesne kırpmayı kolaylaştırarak bir sahnedeki bireysel öğelerin derinlemesine incelenmesini veya işlenmesini sağlar.
- Azaltılmış Veri Hacmi: Yalnızca ilgili nesneleri çıkararak, nesne kırpma veri boyutunun en aza indirilmesine yardımcı olur ve depolama, iletim veya sonraki hesaplama görevleri için verimli hale getirir.
- Gelişmiş Hassasiyet: YOLO26'nın nesne tespiti doğruluğu, kırpılan nesnelerin mekansal ilişkilerini korumasını sağlayarak ayrıntılı analiz için görsel bilgilerin bütünlüğünü korur.
Görseller#
| Havalimanı Bagajı |
|---|
 |
| Ultralytics YOLO26 kullanarak havalimanı konveyör bandında Bavul Kırpma |
YOLO26 ile Nesneleri Kırp#
Videonuzu ObjectCropper çözümüne iletin; her karedeki nesneleri tespit eder ve her tespiti ayrı bir görüntü olarak kaydeder. Kırpmayı belirli classes ile sınırlayın, yalnızca güvenli tespitleri tutmak için conf değerini artırın ve kırpılan görüntülerin nereye yazılacağını seçmek için crop_dir ayarını yapın.
# Crop the objects
yolo solutions crop
# Pass a source video
yolo solutions crop source="path/to/video.mp4"
# Crop specific classes
yolo solutions crop classes="[0, 2]"ObjectCropper Argümanları#
İşte ObjectCropper argümanlarını içeren bir tablo:
| Argüman | Tip | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
model | str | None | Bir Ultralytics YOLO model dosyasına giden yol. |
crop_dir | str | 'cropped-detections' | Kırpılmış algılamaları depolamak için dizin adı. |
SSS#
Ultralytics YOLO26 kullanan nesne kırpma, YOLO26'nın tespit yeteneklerine dayanarak bir görüntü veya videodan belirli nesneleri izole etmeyi ve ayıklamayı içerir. Bu süreç, nesneleri yüksek doğrulukla tanımlamak ve buna göre kırpmak için YOLO26'dan yararlanarak odaklanmış analiz, azaltılmış veri hacmi ve gelişmiş hassasiyet sağlar. Derinlemesine bir eğitim için nesne kırpma örneği kılavuzuna bakın.
Ultralytics YOLO26 hassasiyeti, hızı ve kullanım kolaylığı ile öne çıkar. Odaklanmış analiz ve yüksek veri bütünlüğü gerektiren uygulamalar için temel olan ayrıntılı ve doğru nesne tespiti ve kırpılmasına olanak tanır. Dahası, YOLO26, farklı donanımlarda gerçek zamanlı yetenekler ve optimizasyon gerektiren dağıtımlar için OpenVINO ve TensorRT gibi araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olur. Avantajları model dışa aktarma kılavuzu içinde keşfedin.
Görüntülerinizden veya videolarınızdan yalnızca ilgili nesneleri kırpmak için Ultralytics YOLO26 kullanarak veri boyutunu önemli ölçüde azaltabilir, depolama ve işleme için daha verimli hale getirebilirsiniz. Bu süreç, modeli belirli nesneleri tespit edecek şekilde eğitmenizi ve ardından bu kısımları yalnızca kırpmak ve kaydetmek için sonuçları kullanmanızı içerir. Ultralytics YOLO26'nın yeteneklerinden yararlanma hakkında daha fazla bilgi için hızlı başlangıç kılavuzu sayfamızı ziyaret edin.
Evet, Ultralytics YOLO26 nesneleri dinamik olarak tespit etmek ve kırpmak için gerçek zamanlı video akışlarını işleyebilir. Modelin yüksek hızlı çıkarım yetenekleri, onu gözetim, spor analizi ve otomatik denetim sistemleri gibi gerçek zamanlı uygulamalar için ideal hale getirir. Gerçek zamanlı işlemenin nasıl uygulanacağını anlamak için izleme ve tahmin modlarını gözden geçirin.
Ultralytics YOLO26 hem CPU hem de GPU ortamları için optimize edilmiştir, ancak en yüksek performansı elde etmek için, özellikle gerçek zamanlı veya yüksek hacimli çıkarım için özel bir GPU (ör. NVIDIA Tesla, RTX serisi) önerilir. Hafif cihazlara dağıtım için iOS için CoreML veya Android için LiteRT kullanmayı düşünün. Desteklenen cihazlar ve formatlar hakkında daha fazla ayrıntı model dağıtım seçenekleri kılavuzumuzda bulunabilir.