Link to this sectionUltralytics YOLO26 ile Streamlit Uygulamasında Canlı Çıkarım#

Link to this sectionGiriş#

Streamlit, etkileşimli web uygulamaları oluşturmayı ve dağıtmayı basitleştirir. Bunu Ultralytics YOLO26 ile birleştirmek, doğrudan tarayıcında gerçek zamanlı nesne algılama ve analiz yapmanı sağlar. YOLO26'nın yüksek doğruluğu ve hızı, canlı video akışlarında kesintisiz performans sağlayarak onu güvenlik, perakende ve ötesindeki uygulamalar için ideal kılar.

Su Ürünleri Yetiştiriciliği	Hayvancılık
Ultralytics YOLO26 ile Balık Algılama	Ultralytics YOLO26 ile Hayvan Algılama

Link to this sectionCanlı Çıkarımın Avantajları#

• Kesintisiz Gerçek Zamanlı Nesne Algılama: YOLO26 ile birleştirilmiş Streamlit, doğrudan web kamerası görüntünden gerçek zamanlı nesne algılamayı mümkün kılar. Bu, anında analiz ve içgörü sağlayarak anlık geri bildirim gerektiren uygulamalar için idealdir.
• Kullanıcı Dostu Dağıtım: Streamlit'in etkileşimli arayüzü, kapsamlı teknik bilgi gerektirmeden uygulamayı dağıtmayı ve kullanmayı kolaylaştırır. Kullanıcılar basit bir tıklama ile canlı çıkarımı başlatabilir, bu da erişilebilirliği ve kullanılabilirliği artırır.
• Verimli Kaynak Kullanımı: YOLO26'nın optimize edilmiş algoritmaları, minimum hesaplama kaynağı ile yüksek hızlı işlem sağlar. Bu verimlilik, standart donanımlarda bile sorunsuz ve güvenilir web kamerası çıkarımına olanak tanıyarak gelişmiş bilgisayarlı görmeyi daha geniş bir kitle için erişilebilir kılar.

Link to this sectionStreamlit Uygulama Kodu#

pip install ultralytics

yolo solutions inference

yolo solutions inference model="path/to/model.pt"

Bu, Streamlit uygulamasını varsayılan web tarayıcında başlatacaktır. Ana başlığı, alt başlığı ve yapılandırma seçeneklerinin bulunduğu kenar çubuğunu göreceksin. İstediğin YOLO26 modelini seç, güven ve NMS eşiklerini ayarla ve gerçek zamanlı nesne algılamayı başlatmak için "Başlat" düğmesine tıkla.

Link to this sectionNasıl Çalışır#

Arka planda, Streamlit uygulaması etkileşimli bir arayüz oluşturmak için Ultralytics solutions modülünü kullanır. Çıkarımı başlattığında uygulama:

1. Web kamerandan veya yüklenen video dosyasından video yakalar
2. Her kareyi YOLO26 modelinden geçirerek işler
3. Belirlediğin güven ve IoU eşikleriyle nesne algılama uygular
4. Hem orijinal hem de açıklamalı kareleri gerçek zamanlı olarak görüntüler
5. Seçilirse isteğe bağlı olarak nesne takibini etkinleştirir

Uygulama, model parametrelerini ayarlamak ve çıkarımı istediğin zaman başlatıp durdurmak için kontrollere sahip temiz, kullanıcı dostu bir arayüz sağlar.

Link to this sectionSonuç#

Bu kılavuzu takip ederek, Streamlit ve Ultralytics YOLO26 kullanarak başarılı bir şekilde gerçek zamanlı bir nesne algılama uygulaması oluşturdun. Bu uygulama, kullanıcı dostu bir arayüz ve video akışını istediğin zaman durdurabilme özelliği ile YOLO26'nın nesne algılama gücünü deneyimlemeni sağlar.

Daha fazla geliştirme için video akışını kaydetme, açıklamalı kareleri saklama veya diğer bilgisayarlı görme kütüphaneleri ile entegrasyon gibi özellikler eklemeyi keşfedebilirsin.

Link to this sectionDüşüncelerini Toplulukla Paylaş#

Daha fazlasını öğrenmek, sorunları gidermek ve projelerini paylaşmak için toplulukla etkileşime geç:

Link to this sectionNereden Yardım ve Destek Alabilirsin#

• GitHub Sorunları: Soru sormak, hataları bildirmek ve özellikler önermek için Ultralytics GitHub deposunu ziyaret et.
• Ultralytics Discord Sunucusu: Diğer kullanıcılar ve geliştiricilerle bağlantı kurmak, destek almak, bilgi paylaşmak ve fikir alışverişinde bulunmak için Ultralytics Discord sunucusuna katıl.

Link to this sectionResmi Belgeler#

• Ultralytics YOLO26 Dokümantasyonu: Çeşitli bilgisayarlı görme görevleri ve projeleri hakkında kapsamlı kılavuzlar ve içgörüler için resmi YOLO26 dokümantasyonuna başvur.

Link to this sectionSSS#

Link to this sectionStreamlit ve Ultralytics YOLO26 kullanarak nasıl gerçek zamanlı bir nesne algılama uygulaması kurabilirim?#

Streamlit ve Ultralytics YOLO26 ile gerçek zamanlı bir nesne algılama uygulaması kurmak basittir. Öncelikle, Ultralytics Python paketinin şu komutla yüklü olduğundan emin ol:

pip install ultralytics

Ardından, canlı çıkarımı çalıştırmak için temel bir Streamlit uygulaması oluşturabilirsin:

from ultralytics import solutions

inf = solutions.Inference(
    model="yolo26n.pt",  # you can use any model that Ultralytics supports, e.g., YOLO26, YOLOv10
)

inf.inference()

# Make sure to run the file using command `streamlit run path/to/file.py`

Pratik kurulum hakkında daha fazla ayrıntı için dokümantasyonun Streamlit Uygulama Kodu bölümüne bak.

Link to this sectionUltralytics YOLO26'yı gerçek zamanlı nesne algılama için Streamlit ile kullanmanın temel avantajları nelerdir?#

Gerçek zamanlı nesne algılama için Ultralytics YOLO26'yı Streamlit ile kullanmak birkaç avantaj sunar:

• Kesintisiz Gerçek Zamanlı Algılama: Web kamerası akışlarından doğrudan yüksek doğrulukla gerçek zamanlı nesne algılama elde et.
• Kullanıcı Dostu Arayüz: Streamlit'in sezgisel arayüzü, kapsamlı teknik bilgi gerektirmeden kolay kullanım ve dağıtım sağlar.
• Kaynak Verimliliği: YOLO26'nın optimize edilmiş algoritmaları, minimum hesaplama kaynağı ile yüksek hızlı işlem sağlar.

Bu faydalar hakkında daha fazla bilgiyi Canlı Çıkarımın Avantajları bölümünde bulabilirsin.

Link to this sectionWeb tarayıcımda bir Streamlit nesne algılama uygulamasını nasıl dağıtabilirim?#

Ultralytics YOLO26 entegreli Streamlit uygulamanı kodladıktan sonra, şu komutu çalıştırarak dağıtabilirsin:

streamlit run path/to/file.py

Bu komut, uygulamayı varsayılan web tarayıcında başlatacak ve YOLO26 modellerini seçmeni, güven ve NMS eşiklerini ayarlamanı ve basit bir tıklama ile gerçek zamanlı nesne algılamayı başlatmanı sağlayacaktır. Ayrıntılı bir kılavuz için Streamlit Uygulama Kodu bölümüne başvur.

Link to this sectionStreamlit ve Ultralytics YOLO26 kullanarak gerçek zamanlı nesne algılama için bazı kullanım durumları nelerdir?#

Streamlit ve Ultralytics YOLO26 kullanarak gerçek zamanlı nesne algılama 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 derinlemesine kullanım durumları ve örnekler için Ultralytics Çözümlerini keşfet.

Link to this sectionUltralytics YOLO26, YOLOv5 ve RCNN gibi diğer nesne algılama modelleriyle nasıl karşılaştırılır?#

Ultralytics YOLO26, YOLOv5 ve RCNN gibi önceki modellere göre çeşitli geliştirmeler sunar:

• Daha Yüksek Hız ve Doğruluk: Gerçek zamanlı uygulamalar için iyileştirilmiş performans.
• Kullanım Kolaylığı: Basitleştirilmiş arayüzler ve dağıtım.
• Kaynak Verimliliği: Minimum hesaplama gereksinimleriyle daha iyi hız için optimize edilmiştir.

Kapsamlı bir karşılaştırma için Ultralytics YOLO26 Dokümantasyonunu ve model performansını tartışan ilgili blog yazılarını kontrol et.