Link to this sectionUltralytics YOLO26 ile Nesne Kırpma#
Link to this sectionNesne Kırpma Nedir?#
Ultralytics YOLO26 ile nesne kırpma, bir görüntü veya videodaki belirli tespit edilen nesneleri izole etmeyi ve çıkarmayı içerir. YOLO26 model yetenekleri, nesneleri doğru bir şekilde tanımlamak ve sınırlarını belirlemek için kullanılır; bu da daha fazla analiz veya işleme için hassas kırpmaya olanak tanır.
Watch: Object Cropping using Ultralytics YOLO
Link to this sectionNesne 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 muhafaza eder.
Link to this sectionGörseller#
| Havalimanı Bagajı |
|---|
 |
| Ultralytics YOLO26 kullanarak havalimanı konveyör bandında Bavul Kırpma |
# 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]"Link to this sectionObjectCropper 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. |
Ayrıca, kullanım için aşağıdaki görselleştirme argümanları mevcuttur:
| Argüman | Tip | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
show | bool | False | True ise, açıklamalı görüntüleri veya videoları bir pencerede görüntüler. Geliştirme veya test sırasında anında görsel geri bildirim için kullanışlıdır. |
line_width | int or None | None | Sınırlayıcı kutuların çizgi genişliğini belirtir. None ise, çizgi genişliği görüntü boyutuna göre otomatik olarak ayarlanır. Netlik için görsel özelleştirme sağlar. |
Link to this sectionSSS#
Link to this sectionUltralytics YOLO26'da nesne kırpma nedir ve nasıl çalışır?#
Ultralytics YOLO26 ile nesne kırpma, YOLO26'nın tespit yeteneklerine dayanarak bir görüntü veya videodan belirli nesnelerin izole edilmesini ve çıkarılmasını içerir. Bu süreç, nesneleri yüksek doğrulukla tanımlamak ve buna göre kırpmak için YOLO26'dan yararlanarak odaklanmış analiz, azaltılmış veri hacmi ve geliştirilmiş hassasiyet sağlar. Derinlemesine bir eğitim için nesne kırpma örneğine başvurun.
Link to this sectionNeden nesne kırpma için diğer çözümler yerine Ultralytics YOLO26'yı kullanmalıyım?#
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 kırpmaya olanak tanır. Ayrıca, YOLO26, gerçek zamanlı yetenekler ve çeşitli donanımlarda optimizasyon gerektiren dağıtımlar için OpenVINO ve TensorRT gibi araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olur. Avantajları model dışa aktarma kılavuzunda keşfedin.
Link to this sectionNesne kırpma kullanarak veri kümemin veri hacmini nasıl azaltabilirim?#
Görüntülerinizden veya videolarınızdan yalnızca ilgili nesneleri kırpmak için Ultralytics YOLO26'yı kullanarak veri boyutunu önemli ölçüde azaltabilir, depolama ve işleme için daha verimli hale getirebilirsiniz. Bu süreç, modeli belirli nesneleri tespit edecek şekilde eğitmeyi ve ardından sonuçları yalnızca bu kısımları kırpıp kaydetmek için kullanmayı içerir. Ultralytics YOLO26'nın yeteneklerinden yararlanma hakkında daha fazla bilgi için başlangıç kılavuzumuzu ziyaret edin.
Link to this sectionGerçek zamanlı video analizi ve nesne kırpma için Ultralytics YOLO26'yı kullanabilir miyim?#
Evet, Ultralytics YOLO26, nesneleri dinamik olarak tespit etmek ve kırpmak için gerçek zamanlı video akışlarını işleyebilir. Modelin yüksek hızlı çıkarım yetenekleri, gözetim, spor analizi ve otomatik denetim sistemleri gibi gerçek zamanlı uygulamalar için idealdir. Gerçek zamanlı işlemenin nasıl uygulanacağını anlamak için takip ve tahmin modlarına göz atın.
Link to this sectionNesne kırpma için YOLO26'yı verimli bir şekilde çalıştırmanın donanım gereksinimleri nelerdir?#
Ultralytics YOLO26 hem CPU hem de GPU ortamları için optimize edilmiştir, ancak özellikle gerçek zamanlı veya yüksek hacimli çıkarım için optimum performans elde etmek amacıyla özel bir GPU (örneğin, NVIDIA Tesla, RTX serisi) önerilir. Hafif cihazlarda dağıtım için iOS için CoreML veya Android için TFLite kullanmayı düşünün. Desteklenen cihazlar ve formatlar hakkında daha fazla ayrıntı model dağıtım seçenekleri kılavuzumuzda bulunabilir.