Meet YOLO26: next-gen vision AI.

Link to this sectionUltralytics YOLO26 ile Antrenman İzleme#

Open Workouts Monitoring In Colab

Ultralytics YOLO26 ile poz tahmini üzerinden antrenmanları izlemek, temel vücut noktalarını ve eklemleri gerçek zamanlı olarak hassas bir şekilde takip ederek egzersiz değerlendirmesini geliştirir. Bu teknoloji; egzersiz formu hakkında anında 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

Link to this sectionAntrenman İzlemenin Avantajları#

  • Optimize Edilmiş Performans: Daha iyi sonuçlar için antrenmanları izleme verilerine göre uyarlama.
  • Hedef Başarımı: Ölçülebilir ilerleme için fitness hedeflerini takip etme ve ayarlama.
  • Kişiselleştirme: Etkililik için bireysel verilere dayalı özel antrenman planları.
  • Sağlık Bilinci: Sağlık sorunlarına veya aşırı antrenmana işaret eden desenlerin erken tespiti.
  • Bilgiye Dayalı Kararlar: Rutinleri ayarlamak ve gerçekçi hedefler belirlemek için veriye dayalı kararlar.

Link to this sectionGerçek Dünya Uygulamaları#

Antrenman İzlemeAntrenman İzleme
Poz tahmini ile YOLO şınav saymaPoz tahmini ile YOLO barfiks sayma
Şınav SaymaBarfiks Sayma
Ultralytics YOLO ile Antrenman İzleme
# 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]"

Link to this sectionAnahtar Noktalar Haritası#

YOLO poz tahmini anahtar noktalar sıra diyagramı

Link to this sectionAIGym Argümanları#

İşte AIGym argümanlarını içeren bir tablo:

ArgümanTipVarsayılanAçıklama
modelstrNoneBir Ultralytics YOLO model dosyasına giden yol.
up_anglefloat145.0'yukarı' pozu için açı eşiği.
down_angleint90'aşağı' pozu için açı eşiği.
kptslist[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 aynı zamanda çeşitli nesne takip parametrelerini de destekler:

ArgümanTipVarsayılanAçıklama
trackerstr'botsort.yaml'Kullanılacak takip algoritmasını belirtir. Yerleşik seçenekler: botsort.yaml, bytetrack.yaml, ocsort.yaml, deepocsort.yaml, fasttrack.yaml, tracktrack.yaml.
conffloat0.1Algılamalar için güven eşiğini ayarlar; daha düşük değerler daha fazla nesnenin izlenmesine izin verir ancak hatalı pozitif sonuçlar içerebilir.
ioufloat0.7Çakışan algılamaları filtrelemek için Intersection over Union (IoU) eşiğini ayarlar.
classeslistNoneSonuçları sınıf indeksine göre filtreler. Örneğin classes=[0, 2, 3] yalnızca belirtilen sınıfları izler.
verboseboolTrueİzlenen nesnelerin görsel bir çıktısını sağlayarak izleme sonuçlarının görüntülenmesini kontrol eder.
devicestrNoneÇıkarım için cihazı belirtir (örn. cpu, cuda:0 veya 0). Kullanıcıların model yürütme için CPU, belirli bir GPU veya diğer işlem cihazları arasında seçim yapmasına olanak tanır.

Ayrıca, aşağıdaki görselleştirme ayarları uygulanabilir:

ArgümanTipVarsayılanAçıklama
showboolFalseTrue ise, açıklamalı görüntüleri veya videoları bir pencerede görüntüler. Geliştirme veya test sırasında anında görsel geri bildirim için kullanışlıdır.
line_widthint or NoneNoneSınırlayıcı kutuların çizgi genişliğini belirtir. None ise, çizgi genişliği görüntü boyutuna göre otomatik olarak ayarlanır. Netlik için görsel özelleştirme sağlar.
show_confboolTrueHer tespit için güven skorunu etiketin yanında görüntüler. Her bir tespit için modelin kesinliği hakkında içgörü sağlar.
show_labelsboolTrueGörsel çıktıda her bir tespit için etiketleri görüntüler. Tespit edilen nesnelerin anında anlaşılmasını sağlar.

Link to this sectionSSS#

Link to this sectionAntrenmanlarımı Ultralytics YOLO26 kullanarak nasıl izlerim?#

Antrenmanlarını Ultralytics YOLO26 ile izlemek için poz tahmini yeteneklerinden yararlanarak temel vücut noktalarını ve eklemleri gerçek zamanlı olarak takip edip analiz edebilirsin. Bu, egzersiz formun hakkında anında geri bildirim almanı, tekrarları saymanı ve performans metriklerini ölçmeni sağlar. Gösterildiği gibi şınav, barfiks veya karın egzersizleri için sağlanan örnek kodları 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.

Link to this sectionAntrenman izleme için Ultralytics YOLO26 kullanmanın faydaları nelerdir?#

Antrenman izleme için Ultralytics YOLO26 kullanmak çeşitli temel faydalar sağlar:

  • Optimize Edilmiş Performans: Antrenmanları izleme verilerine göre uyarlayarak daha iyi sonuçlar elde edebilirsin.
  • Hedef Başarımı: Ölçülebilir ilerleme için fitness hedeflerini kolayca takip et ve ayarla.
  • Kişiselleştirme: Optimum etkililik için bireysel verilerine dayalı özel antrenman planları al.
  • Sağlık Bilinci: Potansiyel sağlık sorunlarına veya aşırı antrenmana işaret eden desenlerin erken tespiti.
  • Bilgiye Dayalı Kararlar: Rutinlerini ayarlamak ve gerçekçi hedefler belirlemek için veriye dayalı kararlar al.

Bu faydaları iş başında görmek için bir YouTube video demosu izleyebilirsin.

Link to this sectionUltralytics 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 noktalarını ve eklemleri hassas bir şekilde takip edebilir, 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 sergileyen dokümantasyondaki gerçek dünya uygulamaları bölümüne göz at.

Link to this sectionUltralytics YOLO26'yı özel antrenman rutinleri için kullanabilir miyim?#

Evet, Ultralytics YOLO26 özel antrenman rutinlerine uyarlanabilir. AIGym sınıfı, up_angle, down_angle ve kpts argümanlarını kullanarak egzersiz tekrarlarını tespit eder. Belirli egzersizleri tespit etmek için anahtar noktaları ve açıları belirtebilirsin. 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
)

Argümanları ayarlama hakkında daha fazla ayrıntı için Arguments AIGym bölümüne bak. Bu esneklik, çeşitli egzersizleri izlemeni ve fitness hedeflerine göre rutinlerini özelleştirmeni sağlar.

Link to this sectionUltralytics YOLO26 kullanarak antrenman izleme çıktısını nasıl kaydedebilirim?#

Antrenman izleme çıktısını kaydetmek için kodu, işlenen kareleri kaydeden bir video yazıcı içerecek şekilde 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, izlenen videoyu bir çıktı dosyasına yazar ve antrenman performansını daha sonra incelemene veya ek geri bildirim için eğitmenlerle paylaşmana olanak tanır.

Yorumlar