Ultralytics YOLO26 ile Streamlit Uygulamasında Canlı Çıkarım#
Giriş#
Streamlit, interaktif web uygulamaları oluşturmayı ve bunları dağıtmayı kolaylaştırır. Bunu Ultralytics YOLO26 ile birleştirmek, doğrudan tarayıcınızda gerçek zamanlı nesne tespiti ve analizi yapılmasına olanak tanır. YOLO26'nın yüksek doğruluğu ve hızı, canlı video akışları için kusursuz performans sağlayarak güvenlik, perakende ve ötesindeki uygulamalar için ideal hale getirir.
Watch: How to Build a Live Inference App with Ultralytics YOLO26 & Streamlit | Detection & Segmentation 🚀
| Su Ürünleri Yetiştiriciliği | Hayvancılık |
|---|---|
 |  |
| Ultralytics YOLO26 ile Balık Algılama | Ultralytics YOLO26 ile Hayvan Algılama |
Canlı Çıkarımın Avantajları#
- Kusursuz Gerçek Zamanlı Nesne Tespiti: Streamlit ve YOLO26 kombinasyonu, doğrudan web kamerası akışınızdan gerçek zamanlı nesne tespiti yapmanızı sağlar. Bu, anında analiz ve içgörüler elde etmeyi mümkün kılarak anında geri bildirim gerektiren uygulamalar için ideal hale getirir.
- 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 işleme sağlar. Bu verimlilik, standart donanımlarda bile akıcı ve güvenilir web kamerası çıkarımına olanak tanıyarak 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 tarayıcınızda başlatacaktır. Ana başlığı, alt başlığı ve yapılandırma seçeneklerini içeren kenar çubuğunu göreceksiniz. İstediğiniz YOLO26 modelini seçin, güvenilirlik ve NMS eşiklerini ayarlayın ve gerçek zamanlı nesne tespitini başlatmak için "Başlat" düğmesine tıklayın.
Nasıl Çalışır#
Arka planda Streamlit uygulaması, interaktif bir arayüz oluşturmak için Ultralytics solutions module bileşenini kullanır. Çıkarımı başlattığınızda uygulama şunları yapar:
- Web kamerandan veya yüklenen video dosyasından video yakalar
- Her kareyi YOLO26 modelinden geçirerek işler
- Belirlediğin güven ve IoU eşikleriyle nesne algılama uygular
- Hem orijinal hem de açıklamalı kareleri gerçek zamanlı olarak görüntüler
- 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.
Sonuç#
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, açıklama eklenmiş kareleri kaydetme veya diğer bilgisayarlı görü kütüphaneleri ile entegrasyon gibi ek özellikler eklemeyi keşfedebilirsiniz.
SSS#
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 ultralyticsArdından, canlı çıkarımı 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, YOLOv10 ) inf.inference() # Make sure to run the file using command `streamlit run path/to/file.py`Pratik kurulum hakkında daha fazla ayrıntı için belgelerin Streamlit Application Code section kısmına bakın.
Gerçek zamanlı nesne algılama için Ultralytics YOLO26'yı Streamlit ile kullanmak birkaç avantaj sunar:
- Kusursuz Gerçek Zamanlı Tespit: Doğrudan web kamerası akışlarından yüksek doğrulukla gerçek zamanlı nesne tespiti elde edin.
- 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 avantajlar hakkında daha fazla bilgiyi Advantages of Live Inference section bölümünde bulabilirsiniz.
Ultralytics YOLO26 entegreli Streamlit uygulamanı kodladıktan sonra, şu komutu çalıştırarak dağıtabilirsin:
streamlit run path/to/file.pyBu komut, uygulamayı varsayılan web tarayıcınızda başlatarak YOLO26 modellerini seçmenize, güvenilirlik ve NMS eşiklerini ayarlamanıza ve basit bir tıklamayla gerçek zamanlı nesne tespitini başlatmanıza olanak tanır. Ayrıntılı bir kılavuz için Streamlit Application Code bölümüne bakın.
Streamlit ve Ultralytics YOLO26 kullanarak gerçek zamanlı nesne algılama çeşitli sektörlerde uygulanabilir:
- Güvenlik: Yetkisiz erişimler için gerçek zamanlı izleme ve güvenlik alarm sistemleri.
- Perakende: Müşteri sayımı, raf yönetimi ve envanter takibi.
- Yaban Hayatı ve Tarım: Koruma çalışmaları için hayvanların ve mahsul koşullarının izlenmesi.
Daha derinlemesine kullanım senaryoları ve örnekler için Ultralytics Solutions bölümünü inceleyin.
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 Documentation sayfasını ve model performansını ele alan ilgili blog yazarlarını kontrol edin.