Ultralytics YOLO26 ile Antrenman Takibi
Ultralytics YOLO26 ile poz tahmini üzerinden antrenman takibi, temel vücut işaretlerini ve eklemleri gerçek zamanlı olarak hassas bir şekilde izleyerek egzersiz değerlendirmesini geliştirir. Bu teknoloji; egzersiz formu hakkında anlık geri bildirim sağlar, antrenman rutinlerini takip eder ve performans metriklerini ölçerek hem kullanıcılar hem de eğitmenler için antrenman seanslarını optimize eder.
Watch: How to Monitor Workout Exercises with Ultralytics YOLO | Squats, Leg Extension, Pushups and More
Antrenman Takibinin Avantajları
- Optimize Edilmiş Performans: Daha iyi sonuçlar için antrenmanları izleme verilerine göre uyarlama.
- Hedefe Ulaşma: Ölçülebilir ilerleme için fitness hedeflerini takip etme ve ayarlama.
- Kişiselleştirme: Etkililik için bireysel verilere dayalı özelleştirilmiş antrenman planları.
- Sağlık Farkındalığı: Sağlık sorunlarını veya aşırı antrenmanı gösteren kalıpların erken tespiti.
- Bilgiye Dayalı Kararlar: Rutinleri ayarlamak ve gerçekçi hedefler belirlemek için veriye dayalı kararlar.
Gerçek Dünya Uygulamaları
| Antrenman Takibi | Antrenman Takibi |
|---|---|
![]() | ![]() |
| Şınav Sayma | Barfiks Sayma |
# Run a workout example
yolo solutions workout show=True
# Pass a source video
yolo solutions workout source="path/to/video.mp4"
# Use keypoints for pushups
yolo solutions workout kpts="[6, 8, 10]"Anahtar Noktalar Haritası

AIGym Argümanları
İşte AIGym argümanlarını içeren bir tablo:
| Argüman | Tür | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
model | str | None | Bir Ultralytics YOLO model dosyasına giden yol. |
up_angle | float | 145.0 | 'Yukarı' poz için açı eşiği. |
down_angle | int | 90 | 'Aşağı' poz için açı eşiği. |
kpts | list[int] | '[6, 8, 10]' | Egzersizleri izlemek için kullanılan üç anahtar nokta indeksi listesi. Bu anahtar noktalar; şınav, barfiks, squat ve karın egzersizleri gibi hareketler için omuzlar, dirsekler ve bilekler gibi vücut eklemlerine veya kısımlarına karşılık gelir. |
AIGym çözümü ayrıca çeşitli nesne izleme parametrelerini de destekler:
| Argüman | Tür | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'botsort.yaml' | Kullanılacak takip algoritmasını belirtir, örneğin bytetrack.yaml veya botsort.yaml. |
conf | float | 0.1 | Tespitler için güven eşiğini belirler; daha düşük değerler daha fazla nesnenin takip edilmesine izin verir ancak hatalı pozitifleri içerebilir. |
iou | float | 0.7 | Çakışan tespitleri filtrelemek için Birleşim Üzerinde Kesişim (IoU) eşiğini belirler. |
classes | list | None | Sonuçları sınıf dizinine göre filtreler. Örneğin, classes=[0, 2, 3] sadece belirtilen sınıfları takip eder. |
verbose | bool | True | Takip edilen nesnelerin görsel bir çıktısını sağlayarak takip sonuçlarının görüntülenmesini kontrol eder. |
device | str | None | Çıkarım için cihazı belirtir (örneğin cpu, cuda:0 veya 0). Kullanıcıların model yürütme için CPU, belirli bir GPU veya diğer bilgi işlem cihazları arasında seçim yapmasına olanak tanır. |
Ek olarak, aşağıdaki görselleştirme ayarları uygulanabilir:
| Argüman | Tür | Varsayılan | Açıklama |
|---|---|---|---|
show | bool | False | Eğer True ise, açıklamalı görüntüleri veya videoları bir pencerede görüntüler. Geliştirme veya test sırasında anında görsel geri bildirim için kullanışlıdır. |
line_width | int or None | None | Sınırlayıcı kutuların çizgi kalınlığını belirtir. None ise, çizgi kalınlığı otomatik olarak görüntü boyutuna göre ayarlanır. Netlik için görsel özelleştirme sağlar. |
show_conf | bool | True | Etiketle birlikte her tespit için güven puanını görüntüler. Her bir tespit için modelin kesinliği hakkında fikir verir. |
show_labels | bool | True | Görsel çıktıda her tespit için etiketleri görüntüler. Tespit edilen nesnelerin anında anlaşılmasını sağlar. |
SSS
Ultralytics YOLO26 kullanarak antrenmanlarımı nasıl takip edebilirim?
Ultralytics YOLO26 ile antrenmanlarını takip etmek için temel vücut işaretlerini ve eklemleri gerçek zamanlı olarak izleyip analiz etmek üzere poz tahmini yeteneklerinden yararlanabilirsin. Bu, egzersiz formun hakkında anında geri bildirim almanı, tekrarları saymanı ve performans metriklerini ölçmeni sağlar. Şınav, barfiks veya karın egzersizleri için gösterilen örnek kodu kullanarak başlayabilirsin:
import cv2
from ultralytics import solutions
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
gym = solutions.AIGym(
line_width=2,
show=True,
kpts=[6, 8, 10],
)
while cap.isOpened():
success, im0 = cap.read()
if not success:
print("Video frame is empty or processing is complete.")
break
results = gym(im0)
cv2.destroyAllWindows()Daha fazla özelleştirme ve ayar için dokümantasyondaki AIGym bölümüne bakabilirsin.
Antrenman takibi için Ultralytics YOLO26 kullanmanın faydaları nelerdir?
Ultralytics YOLO26'yı antrenman takibi için kullanmak birkaç önemli avantaj sağlar:
- Optimize Edilmiş Performans: Antrenmanları izleme verilerine göre uyarlayarak daha iyi sonuçlar elde edebilirsin.
- Hedefe Ulaşma: Ölçülebilir ilerleme için fitness hedeflerini kolayca takip et ve ayarla.
- Kişiselleştirme: Optimal etkililik için kişisel verilerine dayalı özelleştirilmiş antrenman planları al.
- Sağlık Farkındalığı: Potansiyel sağlık sorunlarını veya aşırı antrenmanı gösteren kalıpların erken tespiti.
- Bilgiye Dayalı Kararlar: Rutinleri ayarlamak ve gerçekçi hedefler belirlemek için veriye dayalı kararlar al.
Bu avantajları çalışırken görmek için bir YouTube video demosu izleyebilirsin.
Ultralytics YOLO26 egzersizleri tespit etme ve izlemede ne kadar doğru?
Ultralytics YOLO26, son teknoloji poz tahmini yetenekleri sayesinde egzersizleri tespit etme ve izlemede oldukça doğrudur. Temel vücut işaretlerini ve eklemleri hassas bir şekilde izleyebilir, egzersiz formu ve performans metrikleri hakkında gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilir. Modelin önceden eğitilmiş ağırlıkları ve sağlam mimarisi, yüksek hassasiyet ve güvenilirlik sağlar. Gerçek dünya örnekleri için, şınav ve barfiks sayımını gösteren dokümantasyondaki gerçek dünya uygulamaları bölümüne göz at.
Ultralytics YOLO26'yı özel antrenman rutinleri için kullanabilir miyim?
Evet, Ultralytics YOLO26 özel antrenman rutinleri için uyarlanabilir. AIGym sınıfı; pushup, pullup ve abworkout gibi farklı poz türlerini destekler. Belirli egzersizleri tespit etmek için anahtar noktaları ve açıları belirleyebilirsin. İşte örnek bir kurulum:
from ultralytics import solutions
gym = solutions.AIGym(
line_width=2,
show=True,
kpts=[6, 8, 10], # For pushups - can be customized for other exercises
)For more details on setting arguments, refer to the Arguments AIGym section. This flexibility allows you to monitor various exercises and customize routines based on your fitness goals.
Ultralytics YOLO26 kullanarak antrenman takibi çıktısını nasıl kaydedebilirim?
Antrenman takibi çıktısını kaydetmek için, işlenmiş kareleri kaydeden bir video yazıcı içerecek şekilde kodu değiştirebilirsin. İşte bir örnek:
import cv2
from ultralytics import solutions
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.VideoWriter("workouts.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))
gym = solutions.AIGym(
line_width=2,
show=True,
kpts=[6, 8, 10],
)
while cap.isOpened():
success, im0 = cap.read()
if not success:
print("Video frame is empty or processing is complete.")
break
results = gym(im0)
video_writer.write(results.plot_im)
cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()Bu kurulum, takip edilen videoyu bir çıktı dosyasına yazar ve böylece antrenman performansını daha sonra incelemene veya ek geri bildirim için eğitmenlerle paylaşmana olanak tanır.

