Ultralytics YOLO26 ile Streamlit Uygulamasında Canlı Çıkarım#
Giriş#
Streamlit, etkileşimli web uygulamaları oluşturmayı ve dağıtmayı kolaylaştırır. Bunu Ultralytics YOLO26 ile birleştirerek doğrudan tarayıcında gerçek zamanlı nesne algılama ve analiz yapabilirsin. YOLO26'nın yüksek doğruluğu ve hızı, canlı video akışlarında sorunsuz performans sağlar ve onu güvenlik, perakende ve daha pek çok alandaki uygulamalar için ideal kılar.
İzle: Ultralytics YOLO26 ve Streamlit ile Canlı Çıkarım Uygulaması Nasıl Oluşturulur | Algılama ve Segmentasyon 🚀
| Su ürünleri yetiştiriciliği | Hayvancılık |
|---|---|
 |  |
| Ultralytics YOLO26 ile Balık Algılama | Ultralytics YOLO26 ile Hayvan Algılama |
Canlı Çıkarımın Avantajları#
- Sorunsuz Gerçek Zamanlı Nesne Algılama: Streamlit ve YOLO26'nın birlikte kullanılması, web kamerandan gelen görüntülerde doğrudan gerçek zamanlı nesne algılamayı 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 bilgi gerekmeden uygulamayı dağıtmayı ve kullanmayı kolaylaştırır. Kullanıcılar tek bir tıklamayla canlı çıkarımı başlatabilir; böylece erişilebilirlik ve kullanılabilirlik artar.
- Verimli Kaynak Kullanımı: YOLO26'nın optimize edilmiş algoritmaları, minimum hesaplama kaynağıyla yüksek hızlı işlemeyi garanti eder. Bu verimlilik, standart donanımlarda bile web kamerasından sorunsuz ve güvenilir çıkarım yapılmasını sağlar; böylece gelişmiş bilgisayarlı görü daha geniş bir kitle için erişilebilir hâle gelir.
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 görürsün. İstediğin YOLO26 modelini seç, güven ve NMS eşiklerini ayarla ve gerçek zamanlı nesne algılamayı başlatmak için "Start" düğmesine tıkla.
Nasıl Çalışır?#
Streamlit uygulaması, arka planda etkileşimli bir arayüz oluşturmak için Ultralytics çözümleri modülünü kullanır. Çıkarımı başlattığında uygulama:
- Web kamerandan, yüklediğin bir video dosyasından veya yüklediğin görsellerden kareler yakalar
- Her kareyi YOLO26 modeliyle işler
- Belirttiğin güven ve IoU eşiklerini kullanarak nesne algılama uygular
- Hem orijinal hem de açıklama eklenmiş kareleri gerçek zamanlı görüntüler
- Seçildiğinde nesne takibini etkinleştirir
Uygulama, model parametrelerini ayarlaman ve çıkarımı istediğin zaman başlatıp durdurman için kontroller içeren sade ve kullanıcı dostu bir arayüz sunar.
Sonuç#
Bu kılavuzu izleyerek Streamlit ve Ultralytics YOLO26 kullanarak gerçek zamanlı bir nesne algılama uygulaması oluşturmayı başardın. Bu uygulama, kullanıcı dostu arayüzü ve video akışını istediğin zaman durdurma olanağıyla, web kameran üzerinden nesne algılamada YOLO26'nın gücünü deneyimlemeni sağlar.
Daha fazla geliştirme için video akışını kaydetme, açıklama eklenmiş kareleri kaydetme veya diğer bilgisayarlı görü kitaplıklarıyla entegrasyon gibi özellikler eklemeyi deneyebilirsin.
Sık Sorulan Sorular#
Streamlit ve Ultralytics YOLO26 ile gerçek zamanlı bir nesne algılama uygulaması kurmak oldukça kolaydır. Önce, aşağıdaki komutu kullanarak Ultralytics Python paketinin yüklü olduğundan emin ol:
pip install ultralyticsArdından canlı çıkarım çalıştırmak için temel bir Streamlit uygulaması oluşturabilirsin:
Streamlit Uygulamasıfrom ultralytics import solutions inf = solutions.Inference( model="yolo26n.pt", # Ultralytics'ın desteklediği YOLO26 gibi herhangi bir modeli veya özel olarak eğitilmiş bir modeli kullanabilirsin ) inf.inference() # Dosyayı `streamlit run path/to/file.py` komutuyla çalıştırdığından emin olUygulamanın pratik kurulumu hakkında daha fazla bilgi için belgelerdeki Streamlit Uygulama Kodu bölümüne bak.
Gerçek zamanlı nesne algılama için Ultralytics YOLO26'yı Streamlit ile kullanmak çeşitli avantajlar sunar:
- Sorunsuz Gerçek Zamanlı Algılama: Web kamerası görüntülerinden doğrudan, yüksek doğrulukla gerçek zamanlı nesne algılama yap.
- Kullanıcı Dostu Arayüz: Streamlit'in sezgisel arayüzü, kapsamlı teknik bilgiye gerek kalmadan kullanım ve dağıtım kolaylığı sağlar.
- Kaynak Verimliliği: YOLO26'nın optimize edilmiş algoritmaları, minimum işlem kaynağıyla yüksek hızlı işlemeyi garanti eder.
Bu avantajlar hakkında daha fazla bilgi için Canlı Çıkarımın Avantajları bölümüne bak.
Ultralytics YOLO26'yı entegre eden Streamlit uygulamanın kodunu yazdıktan sonra, uygulamayı şu komutla dağıtabilirsin:
streamlit run path/to/file.pyBu komut, uygulamayı varsayılan web tarayıcında başlatır; böylece YOLO26 modellerini seçebilir, güven ve NMS eşiklerini ayarlayabilir ve tek bir tıklamayla gerçek zamanlı nesne algılamayı başlatabilirsin. Ayrıntılı bir kılavuz için Streamlit Uygulama Kodu bölümüne bak.
Streamlit ve Ultralytics YOLO26 ile gerçek zamanlı nesne algılama çeşitli sektörlerde kullanılabilir:
- Güvenlik: Yetkisiz erişimin gerçek zamanlı izlenmesi 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 kapsamlı kullanım alanları ve örnekler için Ultralytics Çözümlerini incele.
Ultralytics YOLO26, YOLOv5 ve RCNN'ler gibi önceki modellere kıyasla çeşitli iyileştirmeler sunar:
- Daha Yüksek Hız ve Doğruluk: Gerçek zamanlı uygulamalar için geliştirilmiş performans.
- Kullanım Kolaylığı: Basitleştirilmiş arayüzler ve dağıtım.
- Kaynak Verimliliği: Minimum işlem gereksinimiyle daha yüksek hız sağlayacak şekilde optimize edilmiştir.
Kapsamlı bir karşılaştırma için Ultralytics YOLO26 Belgelerini ve model performansını ele alan ilgili blog yazılarını incele.