─░├žeri─če ge├ž

Streamlit Uygulaması ile Canlı Çıkarım Ultralytics YOLOv8

Giri┼č

Streamlit, etkile┼čimli web uygulamalar─▒ olu┼čturmay─▒ ve da─č─▒tmay─▒ kolayla┼čt─▒r─▒r. Bunu Ultralytics YOLOv8 ile birle┼čtirmek, do─črudan taray─▒c─▒n─▒zda ger├žek zamanl─▒ nesne alg─▒lama ve analizine olanak tan─▒r. YOLOv8 y├╝ksek do─čruluk ve h─▒z, canl─▒ video ak─▒┼člar─▒ i├žin sorunsuz performans sa─člar, bu da onu g├╝venlik, perakende ve ├Âtesindeki uygulamalar i├žin ideal hale getirir.

Akuak├╝lt├╝r Hayvan yeti┼čtiricili─či
Kullanarak Bal─▒k Tespiti Ultralytics YOLOv8 Hayvanlar Kullan─▒larak Tespit Ultralytics YOLOv8
Kullanarak Bal─▒k Tespiti Ultralytics YOLOv8 Hayvanlar Kullan─▒larak Tespit Ultralytics YOLOv8

Canlı Çıkarımın Avantajları

  • Sorunsuz Ger├žek Zamanl─▒ Nesne Alg─▒lama: Streamlit, YOLOv8 ile birlikte do─črudan web kameras─▒ ak─▒┼č─▒n─▒zdan ger├žek zamanl─▒ nesne alg─▒lama sa─člar. Bu, an─▒nda analiz ve i├žg├Âr├╝lere olanak tan─▒yarak an─▒nda geri bildirim gerektiren uygulamalar i├žin idealdir.
  • Kullan─▒c─▒ Dostu Da─č─▒t─▒m: Streamlit'in etkile┼čimli aray├╝z├╝, kapsaml─▒ teknik bilgi olmadan uygulamay─▒ da─č─▒tmay─▒ ve kullanmay─▒ kolayla┼čt─▒r─▒r. Kullan─▒c─▒lar basit bir t─▒klama ile canl─▒ ├ž─▒kar─▒ma ba┼člayabilir, bu da eri┼čilebilirli─či ve kullan─▒labilirli─či art─▒r─▒r.
  • Verimli Kaynak Kullan─▒m─▒: YOLOv8 optimize edilmi┼č algoritma, minimum hesaplama kaynaklar─▒yla y├╝ksek h─▒zl─▒ i┼čleme sa─člar. Bu verimlilik, standart donan─▒mlarda bile sorunsuz ve g├╝venilir web kameras─▒ ├ž─▒kar─▒m─▒na olanak tan─▒yarak geli┼čmi┼č bilgisayarla g├Ârmeyi daha geni┼č bir kitle i├žin eri┼čilebilir hale getirir.

Streamlit Uygulama Kodu

Ultralytics Kurulum

Uygulamay─▒ olu┼čturmaya ba┼člamadan ├Ânce Ultralytics Python paketinin kurulu oldu─čundan emin olun. Pip install komutunu kullanarak y├╝kleyebilirsiniz ultralytics

Streamlit Uygulamas─▒

from ultralytics import solutions

solutions.inference()

### Make sure to run the file using command `streamlit run <file-name.py>`
yolo streamlit-predict

Bu, Streamlit uygulamas─▒n─▒ varsay─▒lan web taray─▒c─▒n─▒zda ba┼člatacakt─▒r. Ana ba┼čl─▒─č─▒, alt ba┼čl─▒─č─▒ ve yap─▒land─▒rma se├ženeklerini i├žeren kenar ├žubu─čunu g├Âreceksiniz. ─░stedi─činiz YOLOv8 modelini se├žin, g├╝ven ve NMS e┼čiklerini ayarlay─▒n ve ger├žek zamanl─▒ nesne tespitine ba┼člamak i├žin "Ba┼člat" d├╝─čmesine t─▒klay─▒n.

You can optionally supply a specific model in Python:

Streamlit Application with a custom model

from ultralytics import solutions

# Pass a model as an argument
solutions.inference(model="path/to/model.pt")

### Make sure to run the file using command `streamlit run <file-name.py>`

Sonu├ž

Bu k─▒lavuzu takip ederek Streamlit ve Ultralytics YOLOv8 kullanarak ger├žek zamanl─▒ bir nesne alg─▒lama uygulamas─▒n─▒ ba┼čar─▒yla olu┼čturdunuz. Bu uygulama, kullan─▒c─▒ dostu bir aray├╝z ve video ak─▒┼č─▒n─▒ istedi─činiz zaman durdurma yetene─či ile web kameran─▒z arac─▒l─▒─č─▒yla nesneleri tespit etmede YOLOv8 'un g├╝c├╝n├╝ deneyimlemenizi sa─člar.

Daha fazla geli┼čtirme i├žin video ak─▒┼č─▒n─▒ kaydetme, a├ž─▒klamal─▒ kareleri kaydetme veya di─čer bilgisayarla g├Ârme k├╝t├╝phaneleriyle entegre etme gibi daha fazla ├Âzellik eklemeyi ke┼čfedebilirsiniz.

D├╝┼č├╝ncelerinizi Toplulukla Payla┼č─▒n

Daha fazla bilgi edinmek, sorunlar─▒ gidermek ve projelerinizi payla┼čmak i├žin toplulukla etkile┼čim kurun:

Yard─▒m ve deste─či nereden bulabilirim?

  • GitHub Sorunlar─▒: Soru sormak, hata bildirmek ve ├Âzellik ├Ânermek i├žin Ultralytics GitHub deposunu ziyaret edin.
  • Ultralytics Discord Sunucusu: Di─čer kullan─▒c─▒lar ve geli┼čtiricilerle ba─člant─▒ kurmak, destek almak, bilgi payla┼čmak ve beyin f─▒rt─▒nas─▒ yapmak i├žin Ultralytics Discord sunucusuna kat─▒l─▒n.

Resmi Belgeler

  • Ultralytics YOLOv8 Dok├╝mantasyon: ├çe┼čitli bilgisayarla g├Ârme g├Ârevleri ve projelerine ili┼čkin kapsaml─▒ k─▒lavuzlar ve i├žg├Âr├╝ler i├žin resmi YOLOv8 belgelerine bak─▒n.

SSS

Streamlit ve Ultralytics YOLOv8 kullanarak ger├žek zamanl─▒ bir nesne alg─▒lama uygulamas─▒n─▒ nas─▒l kurabilirim?

Streamlit ve Ultralytics YOLOv8 ile ger├žek zamanl─▒ bir nesne alg─▒lama uygulamas─▒ kurmak basittir. ─░lk olarak, Ultralytics Python paketini kullanarak y├╝kledi─činizden emin olun:

pip install ultralytics

Ard─▒ndan, canl─▒ ├ž─▒kar─▒m─▒ ├žal─▒┼čt─▒rmak i├žin temel bir Streamlit uygulamas─▒ olu┼čturabilirsiniz:

Streamlit Uygulamas─▒

from ultralytics import solutions

solutions.inference()

### Make sure to run the file using command `streamlit run <file-name.py>`
yolo streamlit-predict

Pratik kurulum hakk─▒nda daha fazla ayr─▒nt─▒ i├žin, belgelerin Streamlit Uygulama Kodu b├Âl├╝m├╝ne bak─▒n.

Ger├žek zamanl─▒ nesne alg─▒lama i├žin Streamlit ile Ultralytics YOLOv8 kullanman─▒n temel avantajlar─▒ nelerdir?

Ger├žek zamanl─▒ nesne alg─▒lama i├žin Streamlit ile Ultralytics YOLOv8 adresini kullanmak ├že┼čitli avantajlar sunar:

  • Sorunsuz Ger├žek Zamanl─▒ Alg─▒lama: Do─črudan web kameras─▒ ak─▒┼člar─▒ndan y├╝ksek do─črulukta, ger├žek zamanl─▒ nesne alg─▒lama elde edin.
  • Kullan─▒c─▒ Dostu Aray├╝z: Streamlit'in sezgisel aray├╝z├╝, kapsaml─▒ teknik bilgi olmadan kolay kullan─▒m ve da─č─▒t─▒m sa─člar.
  • Kaynak Verimlili─či: YOLOv8'un optimize edilmi┼č algoritmalar─▒, minimum hesaplama kayna─č─▒ ile y├╝ksek h─▒zda i┼člem yap─▒lmas─▒n─▒ sa─člar.

Bu avantajlar hakk─▒nda daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.

Web taray─▒c─▒mda bir Streamlit nesne alg─▒lama uygulamas─▒n─▒ nas─▒l da─č─▒tabilirim?

Streamlit uygulaman─▒z─▒ Ultralytics YOLOv8 adresini entegre ederek kodlad─▒ktan sonra, ├žal─▒┼čt─▒rarak da─č─▒tabilirsiniz:

streamlit run <file-name.py>

Bu komut, uygulamay─▒ varsay─▒lan web taray─▒c─▒n─▒zda ba┼člatarak YOLOv8 modellerini se├žmenize, g├╝ven ve NMS e┼čiklerini ayarlaman─▒za ve basit bir t─▒klama ile ger├žek zamanl─▒ nesne alg─▒lamay─▒ ba┼člatman─▒za olanak tan─▒r. Ayr─▒nt─▒l─▒ bir k─▒lavuz i├žin Streamlit Uygulama Kodu b├Âl├╝m├╝ne bak─▒n.

Streamlit ve Ultralytics YOLOv8 kullanarak ger├žek zamanl─▒ nesne tespiti i├žin baz─▒ kullan─▒m durumlar─▒ nelerdir?

Streamlit ve Ultralytics YOLOv8 kullan─▒larak ger├žek zamanl─▒ nesne tespiti ├že┼čitli sekt├Ârlerde uygulanabilir:

  • G├╝venlik: Yetkisiz eri┼čim i├žin ger├žek zamanl─▒ izleme.
  • Perakende: M├╝┼čteri say─▒m─▒, raf y├Ânetimi ve daha fazlas─▒.
  • Yaban Hayat─▒ ve Tar─▒m: Hayvanlar─▒n ve mahsul ko┼čullar─▒n─▒n izlenmesi.

Daha ayr─▒nt─▒l─▒ kullan─▒m durumlar─▒ ve ├Ârnekler i├žin Ultralytics Solutions adresini inceleyin.

Ultralytics YOLOv8 , YOLOv5 ve RCNN'ler gibi di─čer nesne alg─▒lama modelleriyle kar┼č─▒la┼čt─▒r─▒ld─▒─č─▒nda nas─▒ld─▒r?

Ultralytics YOLOv8 YOLOv5 ve RCNN'ler gibi ├Ânceki modellere g├Âre ├že┼čitli geli┼čtirmeler sa─člar:

  • Daha Y├╝ksek H─▒z ve Do─čruluk: Ger├žek zamanl─▒ uygulamalar i├žin geli┼čtirilmi┼č performans.
  • Kullan─▒m Kolayl─▒─č─▒: Basitle┼čtirilmi┼č aray├╝zler ve da─č─▒t─▒m.
  • Kaynak Verimlili─či: Minimum hesaplama gereksinimi ile daha iyi h─▒z i├žin optimize edilmi┼čtir.

Kapsaml─▒ bir kar┼č─▒la┼čt─▒rma i├žin Ultralytics YOLOv8 Dok├╝mantasyonuna ve model performans─▒n─▒ tart─▒┼čan ilgili blog yaz─▒lar─▒na bak─▒n.



Created 2024-07-05, Updated 2024-07-21
Authors: rulosanti@gmail.com (1), glenn-jocher (1)

Yorumlar