Ultralytics YOLO26 ile Streamlit Uygulamasında Canlı Çıkarım#
Giriş#
Streamlit, etkileşimli web uygulamaları oluşturmayı ve dağıtmayı kolaylaştırır. Bunu Ultralytics YOLO26 ile birleştirmek, doğrudan tarayıcında gerçek zamanlı nesne tespiti ve analiz yapmanı sağlar. YOLO26'nın yüksek doğruluğu ve hızı, canlı video akışlarında kesintisiz performans sunarak onu güvenlik, perakende ve daha birçok alandaki uygulamalar için ideal kılar.
Watch: How to Build a Live Inference App with Ultralytics YOLO26 & Streamlit | Detection & Segmentation 🚀
| Su Ürünleri Yetiştiriciliği | Hayvancılık |
|---|---|
 |  |
| Ultralytics YOLO26 ile Balık Tespiti | Ultralytics YOLO26 ile Hayvan Tespiti |
Canlı Çıkarımın Avantajları#
- Kesintisiz Gerçek Zamanlı Nesne Tespiti: Streamlit ve YOLO26'nın birlikte kullanılması, doğrudan web kameranın görüntüsünden gerçek zamanlı nesne tespiti yapmanı sağlar. Bu, anında analiz ve içgörü elde etmene olanak tanır ve anında geri bildirim gerektiren uygulamalar için idealdir.
- Kullanıcı Dostu Dağıtım: Streamlit'in etkileşimli arayüzü, kapsamlı teknik bilgiye ihtiyaç duymadan uygulamayı dağıtmayı ve kullanmayı kolaylaştırır. Kullanıcılar, basit bir tıklamayla canlı çıkarımı başlatabilir; bu da erişilebilirliği ve kullanılabilirliği artırır.
- Verimli Kaynak Kullanımı: YOLO26'nın optimize edilmiş algoritmaları, minimum hesaplama kaynağıyla yüksek hızlı işlemeyi garanti eder. Bu verimlilik, standart donanımlarda bile akıcı ve güvenilir web kamerası çıkarımı yapılmasını sağlayarak gelişmiş bilgisayarlı görü teknolojisini daha geniş bir kitle için erişilebilir kılar.
Streamlit Uygulama Kodu#
Uygulamayı oluşturmaya başlamadan önce Ultralytics Python paketinin yüklü olduğundan emin ol.
pip install ultralyticsyolo solutions inference
yolo solutions inference model="path/to/model.pt"
yolo solutions help # list the available solution commands and argumentsBu komutlar, Ultralytics ile birlikte gelen varsayılan Streamlit arayüzünü başlatır.
Bu işlem, Streamlit uygulamasını varsayılan web tarayıcında başlatır. Ana başlığı, alt başlığı ve yapılandırma seçeneklerinin bulunduğu kenar çubuğunu göreceksin. İstediğin YOLO26 modelini seç, güven eşiğini ve NMS eşiklerini ayarla ve gerçek zamanlı nesne tespitini başlatmak için "Start" düğmesine tıkla.
Nasıl Çalışır?#
Streamlit uygulaması, arka planda etkileşimli bir arayüz oluşturmak için Ultralytics solutions modülünü kullanır. Çıkarımı başlattığında uygulama:
- Web kamerandan veya yüklediğin video dosyasından video yakalar
- Her kareyi YOLO26 modeli üzerinden işler
- Belirlediğin güven ve IoU eşikleriyle nesne tespiti uygular
- Orijinal ve açıklama eklenmiş kareleri gerçek zamanlı olarak görüntüler
- Seçildiğinde isteğe bağlı olarak nesne takibini etkinleştirir
Uygulama, model parametrelerini ayarlaman ve çıkarımı istediğin zaman başlatıp durdurman için kontroller içeren sade, kullanıcı dostu bir arayüz sunar.
Sonuç#
Bu kılavuzu izleyerek Streamlit ve Ultralytics YOLO26 kullanarak gerçek zamanlı bir nesne tespit uygulaması oluşturmuş oldun. Bu uygulama, kullanıcı dostu bir arayüz ve video akışını istediğin zaman durdurabilme olanağıyla web kameran üzerinden nesneleri tespit etmede YOLO26'nın gücünü deneyimlemeni sağlar.
Daha fazla geliştirme için video akışını kaydetme, açıklama eklenmiş kareleri kaydetme veya diğer bilgisayarlı görü kütüphaneleriyle entegrasyon gibi ek özellikleri keşfedebilirsin.
SSS#
Streamlit ve Ultralytics YOLO26 ile gerçek zamanlı bir nesne tespit uygulaması kurmak oldukça kolaydır. Öncelikle Ultralytics Python paketinin yüklü olduğundan emin olmak için şunu kullan:
pip install ultralyticsArdından canlı çıkarım çalıştırmak için temel bir Streamlit uygulaması oluşturabilirsin:
Streamlit Uygulamasıfrom ultralytics import solutions inf = solutions.Inference( model="yolo26n.pt", # you can use any model that Ultralytics supports, e.g., YOLO26, or a custom-trained model ) inf.inference() # Make sure to run the file using command `streamlit run path/to/file.py`Uygulamalı kurulumla ilgili daha fazla ayrıntı için belgedeki Streamlit Uygulama Kodu bölümüne başvur.
Gerçek zamanlı nesne tespiti için Ultralytics YOLO26'yı Streamlit ile kullanmak çeşitli avantajlar sunar:
- Kesintisiz Gerçek Zamanlı Tespit: Doğrudan web kamerası akışlarından yüksek doğrulukla gerçek zamanlı nesne tespiti gerçekleştir.
- Kullanıcı Dostu Arayüz: Streamlit'in sezgisel arayüzü, kapsamlı teknik bilgiye ihtiyaç duymadan kolay kullanım ve dağıtım olanağı sağlar.
- Kaynak Verimliliği: YOLO26'nın optimize edilmiş algoritmaları, minimum hesaplama kaynağıyla yüksek hızlı işlemeyi garanti eder.
Bu avantajlar hakkında Canlı Çıkarımın Avantajları bölümünde daha fazla bilgi edinebilirsin.
Ultralytics YOLO26'yı entegre eden Streamlit uygulamanı kodladıktan sonra şu komutu çalıştırarak dağıtabilirsin:
streamlit run path/to/file.pyBu komut, uygulamayı varsayılan web tarayıcında başlatır ve YOLO26 modellerini seçmeni, güven ve NMS eşiklerini ayarlamanı ve basit bir tıklamayla gerçek zamanlı nesne tespitini başlatmanı sağlar. Ayrıntılı bir kılavuz için Streamlit Uygulama Kodu bölümüne başvur.
Streamlit ve Ultralytics YOLO26 kullanılarak gerçek zamanlı nesne tespiti çeşitli sektörlerde uygulanabilir:
- Güvenlik: Yetkisiz erişim ve güvenlik alarm sistemleri için gerçek zamanlı izleme.
- Perakende: Müşteri sayımı, raf yönetimi ve envanter takibi.
- Yaban Hayatı ve Tarım: Koruma çalışmaları için hayvanların ve mahsul koşullarının izlenmesi.
Daha ayrıntılı kullanım alanları ve örnekler için Ultralytics Solutions içeriğini inceleyebilirsin.
Ultralytics YOLO26, YOLOv5 ve RCNN'ler gibi önceki modellere kıyasla çeşitli geliştirmeler sunar:
- Daha Yüksek Hız ve Doğruluk: Gerçek zamanlı uygulamalar için geliştirilmiş performans.
- Kullanım Kolaylığı: Basitleştirilmiş arayüzler ve dağıtım.
- Kaynak Verimliliği: Minimum hesaplama gereksinimiyle daha yüksek hız için optimize edilmiştir.
Kapsamlı bir karşılaştırma için Ultralytics YOLO26 Belgeleri ile model performansını ele alan ilgili blog yazılarına göz at.