─░├žeri─če ge├ž

Yayg─▒n YOLO Sorunlar─▒n─▒ Giderme

YOLO Ortak Sorunlar G├Âr├╝nt├╝s├╝

Giri┼č

Bu k─▒lavuz, Ultralytics projelerinizde YOLOv8 ile ├žal─▒┼č─▒rken kar┼č─▒la┼č─▒lan yayg─▒n sorunlar─▒ gidermek i├žin kapsaml─▒ bir yard─▒mc─▒ g├Ârevi g├Âr├╝r. Bu sorunlar─▒n ├╝stesinden gelmek do─čru rehberlikle ├žok kolay olabilir ve projelerinizin gereksiz gecikmeler olmadan yolunda gitmesini sa─člar.



─░zle: Ultralytics YOLOv8 Yayg─▒n Sorunlar | Kurulum Hatalar─▒, Model E─čitimi Sorunlar─▒

Ortak Sorunlar

Kurulum Hatalar─▒

Uyumsuz s├╝r├╝mler, eksik ba─č─▒ml─▒l─▒klar veya yanl─▒┼č ortam kurulumlar─▒ gibi ├že┼čitli nedenlerden dolay─▒ kurulum hatalar─▒ ortaya ├ž─▒kabilir. ─░lk olarak, a┼ča─č─▒dakileri yapt─▒─č─▒n─▒zdan emin olmak i├žin kontrol edin:

  • Tavsiye edildi─či gibi Python 3.8 veya ├╝st├╝n├╝ kullan─▒yorsunuz.

  • Do─čru PyTorch s├╝r├╝m├╝n├╝n (1.8 veya ├╝st├╝) y├╝kl├╝ oldu─čundan emin olun.

  • ├çat─▒┼čmalar─▒ ├Ânlemek i├žin sanal ortamlar─▒ kullanmay─▒ d├╝┼č├╝n├╝n.

  • Resmi kurulum k─▒lavuzunu ad─▒m ad─▒m izleyin.

Ayr─▒ca, kullan─▒c─▒lar─▒n kar┼č─▒la┼čt─▒─č─▒ baz─▒ yayg─▒n kurulum sorunlar─▒n─▒ ve ├ž├Âz├╝mlerini de burada bulabilirsiniz:

  • ─░├že Aktarma Hatalar─▒ veya Ba─č─▒ml─▒l─▒k Sorunlar─▒ - YOLOv8 adresinin i├že aktar─▒lmas─▒ s─▒ras─▒nda hatalar al─▒yorsan─▒z veya ba─č─▒ml─▒l─▒klarla ilgili sorunlar ya┼č─▒yorsan─▒z, a┼ča─č─▒daki sorun giderme ad─▒mlar─▒n─▒ g├Âz ├Ân├╝nde bulundurun:

    • Yeni Kurulum: Bazen yeni bir kurulumla ba┼člamak beklenmedik sorunlar─▒ ├ž├Âzebilir. ├ľzellikle Ultralytics gibi g├╝ncellemelerin dosya a─čac─▒ yap─▒s─▒nda veya i┼člevlerde de─či┼čikliklere yol a├žabilece─či k├╝t├╝phanelerde.

    • D├╝zenli Olarak G├╝ncelleyin: K├╝t├╝phanenin en son s├╝r├╝m├╝n├╝ kulland─▒─č─▒n─▒zdan emin olun. Eski s├╝r├╝mler son g├╝ncellemelerle uyumlu olmayabilir, bu da olas─▒ ├žak─▒┼čmalara veya sorunlara yol a├žabilir.

    • Ba─č─▒ml─▒l─▒klar─▒ Kontrol Edin: Gerekli t├╝m ba─č─▒ml─▒l─▒klar─▒n do─čru ┼čekilde y├╝klendi─čini ve uyumlu s├╝r├╝mlere sahip oldu─čunu do─črulay─▒n.

    • De─či┼čiklikleri G├Âzden Ge├žirin: Ba┼člang─▒├žta eski bir s├╝r├╝m├╝ klonlad─▒ysan─▒z veya y├╝klediyseniz, ├Ânemli g├╝ncellemelerin k├╝t├╝phanenin yap─▒s─▒n─▒ veya i┼člevlerini etkileyebilece─čini unutmay─▒n. ├ľnemli de─či┼čiklikleri anlamak i├žin her zaman resmi belgelere veya de─či┼čiklik g├╝nl├╝klerine bak─▒n.

    • Sorunsuz ve hatas─▒z bir deneyim i├žin k├╝t├╝phanelerinizi ve ba─č─▒ml─▒l─▒klar─▒n─▒z─▒ g├╝ncel tutman─▒n ├žok ├Ânemli oldu─čunu unutmay─▒n.

  • YOLOv8 'u GPU'da ├çal─▒┼čt─▒rma - YOLOv8 'u GPU'da ├žal─▒┼čt─▒r─▒rken sorun ya┼č─▒yorsan─▒z, a┼ča─č─▒daki sorun giderme ad─▒mlar─▒n─▒ g├Âz ├Ân├╝nde bulundurun:

    • CUDA Uyumlulu─čunu ve Kurulumunu Do─črulama: GPU'nuzun CUDA uyumlu oldu─čundan ve CUDA'n─▒n do─čru ┼čekilde y├╝klendi─činden emin olun. Kullan─▒n nvidia-smi komutunu kullanarak NVIDIA GPU'nuzun ve CUDA s├╝r├╝m├╝n├╝z├╝n durumunu kontrol edin.

    • PyTorch ve CUDA Entegrasyonunu Kontrol Edin: PyTorch ├žal─▒┼čt─▒rarak CUDA'y─▒ kullanabildi─činden emin olun import torch; print(torch.cuda.is_available()) bir Python terminalinde. 'True' d├Ând├╝r├╝rse, PyTorch CUDA kullanmak ├╝zere ayarlanm─▒┼čt─▒r.

    • Ortam Etkinle┼čtirme: Gerekli t├╝m paketlerin y├╝kl├╝ oldu─ču do─čru ortamda oldu─čunuzdan emin olun.

    • Paketlerinizi G├╝ncelleyin: Eski paketler GPU'nuzla uyumlu olmayabilir. Onlar─▒ g├╝ncel tutun.

    • Program Yap─▒land─▒rmas─▒: Program─▒n veya kodun GPU kullan─▒m─▒n─▒ belirtip belirtmedi─čini kontrol edin. YOLOv8 adresinde bu ayarlarda veya yap─▒land─▒rmada olabilir.

Model E─čitimi Sorunlar─▒

Bu b├Âl├╝mde, e─čitim s─▒ras─▒nda kar┼č─▒la┼č─▒lan yayg─▒n sorunlar ve bunlar─▒n ilgili a├ž─▒klamalar─▒ ve ├ž├Âz├╝mleri ele al─▒nacakt─▒r.

Yap─▒land─▒rma Ayarlar─▒n─▒n Do─črulanmas─▒

Sorun: Yap─▒land─▒rma ayarlar─▒n─▒n a┼ča─č─▒daki gibi olup olmad─▒─č─▒ndan emin de─čilsiniz .yaml dosyas─▒n─▒n model e─čitimi s─▒ras─▒nda do─čru ┼čekilde uyguland─▒─č─▒ndan emin olun.

├ç├Âz├╝m: ─░├žindeki yap─▒land─▒rma ayarlar─▒ .yaml dosyas─▒ kullan─▒l─▒rken uygulanmal─▒d─▒r. model.train() i┼člevini yerine getirir. Bu ayarlar─▒n do─čru ┼čekilde uyguland─▒─č─▒ndan emin olmak i├žin a┼ča─č─▒daki ad─▒mlar─▒ izleyin:

  • Yolunuzun a┼ča─č─▒daki gibi oldu─čunu onaylay─▒n .yaml yap─▒land─▒rma dosyas─▒ do─črudur.
  • Yolunu ge├žti─činizden emin olun .yaml dosyas─▒ olarak data arg├╝man─▒n─▒ ├ža─č─▒r─▒rken model.train()a┼ča─č─▒da g├Âsterildi─či gibi:
model.train(data="/path/to/your/data.yaml", batch=4)

├çoklu GPU'lar ile E─čitimi H─▒zland─▒rma

Sorun: Tek bir GPU'da e─čitim yava┼č ve birden fazla GPU kullanarak s├╝reci h─▒zland─▒rmak istiyorsunuz.

├ç├Âz├╝m: Y─▒─č─▒n boyutunu art─▒rmak e─čitimi h─▒zland─▒rabilir, ancak GPU bellek kapasitesini dikkate almak ├žok ├Ânemlidir. Birden fazla GPU ile e─čitimi h─▒zland─▒rmak i├žin a┼ča─č─▒daki ad─▒mlar─▒ izleyin:

  • Birden fazla GPU'ya sahip oldu─čunuzdan emin olun.

  • Kullan─▒lacak GPU say─▒s─▒n─▒ belirtmek i├žin .yaml yap─▒land─▒rma dosyan─▒z─▒ de─či┼čtirin, ├Ârne─čin, gpus: 4.

  • Bellek s─▒n─▒rlar─▒n─▒ a┼čmadan ├žoklu GPU'lar─▒ tam olarak kullanmak i├žin parti boyutunu uygun ┼čekilde art─▒r─▒n.

  • E─čitim komutunuzu birden fazla GPU kullanacak ┼čekilde de─či┼čtirin:

# Adjust the batch size and other settings as needed to optimize training speed
model.train(data="/path/to/your/data.yaml", batch=32, multi_scale=True)

S├╝rekli ─░zleme Parametreleri

Sorun: Antrenman s─▒ras─▒nda kay─▒p d─▒┼č─▒nda hangi parametrelerin s├╝rekli olarak izlenmesi gerekti─čini bilmek istiyorsunuz.

├ç├Âz├╝m: Kay─▒p, izlenmesi gereken ├žok ├Ânemli bir metrik olsa da model performans optimizasyonu i├žin di─čer metriklerin izlenmesi de ├Ânemlidir. E─čitim s─▒ras─▒nda izlenecek baz─▒ ├Ânemli metrikler ┼čunlard─▒r:

  • Hassasiyet
  • Geri ├ça─č─▒rma
  • Ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP)

Bu metriklere e─čitim g├╝nl├╝klerinden veya g├Ârselle┼čtirme i├žin TensorBoard veya wandb gibi ara├žlar─▒ kullanarak eri┼čebilirsiniz. Bu metriklere dayanarak erken durdurma uygulamak daha iyi sonu├žlar elde etmenize yard─▒mc─▒ olabilir.

E─čitim ─░lerlemesini Takip Etmek i├žin Ara├žlar

Sorun: E─čitim ilerlemesini takip etmek i├žin ara├ž ├Ânerileri ar─▒yorsunuz.

├ç├Âz├╝m: E─čitim ilerlemesini izlemek ve g├Ârselle┼čtirmek i├žin a┼ča─č─▒daki ara├žlar─▒ kullanmay─▒ d├╝┼č├╝nebilirsiniz:

  • TensorBoard: TensorBoard, kay─▒p, do─čruluk ve daha fazlas─▒ dahil olmak ├╝zere e─čitim metriklerini g├Ârselle┼čtirmek i├žin pop├╝ler bir se├žimdir. Bunu YOLOv8 e─čitim s├╝recinize entegre edebilirsiniz.
  • Comet: Comet deney izleme ve kar┼č─▒la┼čt─▒rma i├žin kapsaml─▒ bir ara├ž seti sa─člar. Metrikleri, hiperparametreleri ve hatta model a─č─▒rl─▒klar─▒n─▒ izlemenizi sa─člar. YOLO modelleri ile entegrasyon da basittir ve deney d├Âng├╝n├╝ze tam bir genel bak─▒┼č sa─člar.
  • Ultralytics HUB: Ultralytics HUB, YOLO modellerini izlemek i├žin ├Âzel bir ortam sunarak size metrikleri, veri k├╝melerini y├Ânetmek ve hatta ekibinizle i┼čbirli─či yapmak i├žin tek noktadan bir platform sa─člar. ├ľzel olarak YOLO adresine odakland─▒─č─▒ i├žin daha ├Âzelle┼čtirilmi┼č izleme se├ženekleri sunar.

Bu ara├žlar─▒n her biri kendine ├Âzg├╝ avantajlar sunar, bu nedenle bir se├žim yaparken projenizin ├Âzel ihtiya├žlar─▒n─▒ g├Âz ├Ân├╝nde bulundurmak isteyebilirsiniz.

E─čitimin GPU'da Ger├žekle┼čip Ger├žekle┼čmedi─či Nas─▒l Kontrol Edilir?

Sorun: E─čitim g├╝nl├╝klerindeki 'cihaz' de─čeri 'null' ve GPU'da e─čitim yap─▒l─▒p yap─▒lmad─▒─č─▒ndan emin de─čilsiniz.

├ç├Âz├╝m: 'device' de─čerinin 'null' olmas─▒ genellikle e─čitim s├╝recinin otomatik olarak mevcut bir GPU'yu kullanacak ┼čekilde ayarland─▒─č─▒ anlam─▒na gelir ki bu varsay─▒lan davran─▒┼čt─▒r. E─čitimin belirli bir GPU'da ger├žekle┼čmesini sa─člamak i├žin .yaml yap─▒land─▒rma dosyan─▒zda 'device' de─čerini manuel olarak GPU dizinine (├Ârne─čin, ilk GPU i├žin '0') ayarlayabilirsiniz:

device: 0

Bu, e─čitim s├╝recini a├ž─▒k├ža belirtilen GPU'ya atayacakt─▒r. CPU ├╝zerinde e─čitim yapmak istiyorsan─▒z, 'device' se├žene─čini 'cpu' olarak ayarlay─▒n.

E─čitim ilerlemesini etkili bir ┼čekilde izlemek i├žin g├╝nl├╝kler ve ├Âl├ž├╝mler i├žin 'ko┼čular' klas├Âr├╝ne g├Âz at─▒n.

Etkili Model E─čitimi i├žin Temel Hususlar

Model e─čitimi ile ilgili sorunlarla kar┼č─▒la┼č─▒yorsan─▒z, akl─▒n─▒zda bulundurman─▒z gereken baz─▒ noktalar ┼čunlard─▒r.

Veri K├╝mesi Format─▒ ve Etiketleri

  • ├ľnemi: Herhangi bir makine ├Â─črenimi modelinin temeli, ├╝zerinde e─čitildi─či verilerin kalitesi ve bi├žiminde yatar.

  • ├ľneri: ├ľzel veri k├╝menizin ve ili┼čkili etiketlerinin beklenen bi├žime uygun oldu─čundan emin olun. Ek a├ž─▒klamalar─▒n do─čru ve y├╝ksek kalitede oldu─čunu do─črulamak ├žok ├Ânemlidir. Yanl─▒┼č veya yetersiz ek a├ž─▒klamalar, modelin ├Â─črenme s├╝recini raydan ├ž─▒kararak ├Âng├Âr├╝lemeyen sonu├žlara yol a├žabilir.

Model Yak─▒nsamas─▒

  • ├ľnemi: Model yak─▒nsamas─▒n─▒n sa─članmas─▒, modelin e─čitim verilerinden yeterince ├Â─črenmi┼č olmas─▒n─▒ sa─člar.

  • ├ľneri: Bir modeli 's─▒f─▒rdan' e─čitirken, modelin tatmin edici bir yak─▒nsama seviyesine ula┼čt─▒─č─▒ndan emin olmak ├žok ├Ânemlidir. Bu, mevcut bir modele ince ayar yapt─▒─č─▒n─▒z zamana k─▒yasla daha fazla epok i├žeren daha uzun bir e─čitim s├╝resi gerektirebilir.

├ľ─črenme Oran─▒ ve Parti B├╝y├╝kl├╝─č├╝

  • ├ľnemi: Bu hiperparametreler, modelin e─čitim s─▒ras─▒nda a─č─▒rl─▒klar─▒n─▒ nas─▒l g├╝ncelleyece─čini belirlemede ├žok ├Ânemli bir rol oynar.

  • ├ľneri: Se├žilen ├Â─črenme oran─▒ ve y─▒─č─▒n boyutunun belirli veri setiniz i├žin en uygun olup olmad─▒─č─▒n─▒ d├╝zenli olarak de─čerlendirin. Veri k├╝mesinin ├Âzellikleriyle uyumlu olmayan parametreler modelin performans─▒n─▒ engelleyebilir.

S─▒n─▒f Da─č─▒l─▒m─▒

  • ├ľnemlilik: Veri setinizdeki s─▒n─▒flar─▒n da─č─▒l─▒m─▒ modelin tahmin e─čilimlerini etkileyebilir.

  • ├ľneri: Veri setinizdeki s─▒n─▒flar─▒n da─č─▒l─▒m─▒n─▒ d├╝zenli olarak de─čerlendirin. Bir s─▒n─▒f dengesizli─či varsa, modelin daha yayg─▒n olan s─▒n─▒fa do─čru bir ├Ânyarg─▒ geli┼čtirme riski vard─▒r. Bu ├Ânyarg─▒, modelin a─č─▒rl─▒kl─▒ olarak ├žo─čunluk s─▒n─▒f─▒n─▒ tahmin edebilece─či kar─▒┼č─▒kl─▒k matrisinde belirgin olabilir.

├ľnceden E─čitilmi┼č A─č─▒rl─▒klarla ├çapraz Kontrol

  • ├ľnemi: ├ľnceden e─čitilmi┼č a─č─▒rl─▒klardan yararlanmak, ├Âzellikle verilerin s─▒n─▒rl─▒ oldu─ču durumlarda model e─čitimi i├žin sa─člam bir ba┼člang─▒├ž noktas─▒ sa─člayabilir.

  • ├ľneri: Tan─▒sal bir ad─▒m olarak, modelinizi ayn─▒ verileri kullanarak e─čitmeyi ancak ├Ânceden e─čitilmi┼č a─č─▒rl─▒klarla ba┼člatmay─▒ d├╝┼č├╝n├╝n. Bu yakla┼č─▒m iyi bi├žimlendirilmi┼č bir kar─▒┼č─▒kl─▒k matrisi verirse, 's─▒f─▒rdan' modelin daha fazla e─čitim veya ayarlama gerektirebilece─čini g├Âsterebilir.

Bu b├Âl├╝mde model tahmini s─▒ras─▒nda kar┼č─▒la┼č─▒lan yayg─▒n sorunlar ele al─▒nacakt─▒r.

YOLOv8 ├ľzel Modelinizle S─▒n─▒rlay─▒c─▒ Kutu Tahminleri Alma

Sorun: Tahminleri ├Âzel bir YOLOv8 modeliyle ├žal─▒┼čt─▒r─▒rken, s─▒n─▒rlay─▒c─▒ kutu koordinatlar─▒n─▒n bi├žimi ve g├Ârselle┼čtirilmesiyle ilgili zorluklar ya┼čanmaktad─▒r.

├ç├Âz├╝m:

  • Coordinate Format: YOLOv8 provides bounding box coordinates in absolute pixel values. To convert these to relative coordinates (ranging from 0 to 1), you need to divide by the image dimensions. For example, let's say your image size is 640x640. Then you would do the following:
# Convert absolute coordinates to relative coordinates
x1 = x1 / 640  # Divide x-coordinates by image width
x2 = x2 / 640
y1 = y1 / 640  # Divide y-coordinates by image height
y2 = y2 / 640
  • Dosya Ad─▒: ├ťzerinde tahminde bulundu─čunuz g├Âr├╝nt├╝n├╝n dosya ad─▒n─▒ elde etmek i├žin, g├Âr├╝nt├╝ dosyas─▒ yoluna do─črudan tahmin d├Âng├╝n├╝zdeki sonu├ž nesnesinden eri┼čin.

YOLOv8 Tahminlerinde Nesneleri Filtreleme

Sorun: Ultralytics k├╝t├╝phanesi kullan─▒larak YOLOv8 ├žal─▒┼čt─▒r─▒ld─▒─č─▒nda tahmin sonu├žlar─▒nda yaln─▒zca belirli nesnelerin nas─▒l filtrelenece─či ve g├Âr├╝nt├╝lenece─či ile ilgili sorunlarla kar┼č─▒la┼č─▒l─▒yor.

├ç├Âz├╝m: Belirli s─▒n─▒flar─▒ tespit etmek i├žin, ├ž─▒kt─▒ya dahil etmek istedi─činiz s─▒n─▒flar─▒ belirtmek ├╝zere classes ba─č─▒ms─▒z de─či┼čkenini kullan─▒n. ├ľrne─čin, yaln─▒zca arabalar─▒ tespit etmek i├žin ('cars' s─▒n─▒f indeksinin 2 oldu─čunu varsayarak):

yolo task=detect mode=segment model=yolov8n-seg.pt source='path/to/car.mp4' show=True classes=2

Hassasiyet ├ľl├ž├╝tlerini Anlamak YOLOv8

Sorun: YOLOv8 adresinde kutu hassasiyeti, maske hassasiyeti ve kar─▒┼č─▒kl─▒k matrisi hassasiyeti aras─▒ndaki farka ili┼čkin kar─▒┼č─▒kl─▒k.

├ç├Âz├╝m: Kutu hassasiyeti, metrik olarak IoU (Intersection over Union) kullan─▒larak tahmin edilen s─▒n─▒rlay─▒c─▒ kutular─▒n ger├žek yer ger├že─či kutular─▒na k─▒yasla do─črulu─čunu ├Âl├žer. Maske hassasiyeti, piksel baz─▒nda nesne s─▒n─▒fland─▒rmas─▒nda tahmin edilen segmentasyon maskeleri ile zemin ger├že─či maskeleri aras─▒ndaki uyumu de─čerlendirir. Kar─▒┼č─▒kl─▒k matrisi hassasiyeti ise t├╝m s─▒n─▒flar genelinde genel s─▒n─▒fland─▒rma do─črulu─čuna odaklan─▒r ve tahminlerin geometrik do─črulu─čunu dikkate almaz. S─▒n─▒f tahmini yanl─▒┼č olsa bile bir s─▒n─▒rlay─▒c─▒ kutunun geometrik olarak do─čru (ger├žek pozitif) olabilece─čine dikkat etmek ├Ânemlidir, bu da kutu hassasiyeti ile kar─▒┼č─▒kl─▒k matrisi hassasiyeti aras─▒nda farkl─▒l─▒klara yol a├žar. Bu metrikler bir modelin performans─▒n─▒n farkl─▒ y├Ânlerini de─čerlendirir ve ├že┼čitli g├Ârevlerde farkl─▒ de─čerlendirme metriklerine duyulan ihtiyac─▒ yans─▒t─▒r.

Nesne Boyutlarını Çıkarma YOLOv8

Sorun: ├ľzellikle bir g├Âr├╝nt├╝de birden fazla nesne alg─▒land─▒─č─▒nda, YOLOv8 adresinde alg─▒lanan nesnelerin uzunlu─čunu ve y├╝ksekli─čini alma zorlu─ču.

├ç├Âz├╝m: S─▒n─▒rlay─▒c─▒ kutu boyutlar─▒n─▒ almak i├žin, ├Ânce bir g├Âr├╝nt├╝deki nesneleri tahmin etmek ├╝zere Ultralytics YOLOv8 modelini kullan─▒n. Ard─▒ndan, tahmin sonu├žlar─▒ndan s─▒n─▒rlay─▒c─▒ kutular─▒n geni┼člik ve y├╝kseklik bilgilerini ├ž─▒kar─▒n.

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLOv8 model
model = YOLO("yolov8n.pt")

# Specify the source image
source = "https://ultralytics.com/images/bus.jpg"

# Make predictions
results = model.predict(source, save=True, imgsz=320, conf=0.5)

# Extract bounding box dimensions
boxes = results[0].boxes.xywh.cpu()
for box in boxes:
    x, y, w, h = box
    print(f"Width of Box: {w}, Height of Box: {h}")

Da─č─▒t─▒m Zorluklar─▒

GPU Da─č─▒t─▒m Sorunlar─▒

Sorun: Modelleri ├žoklu GPU ortam─▒nda da─č─▒tmak bazen beklenmedik bellek kullan─▒m─▒, GPU'lar aras─▒nda tutars─▒z sonu├žlar vb. gibi beklenmedik davran─▒┼člara yol a├žabilir.

├ç├Âz├╝m: Varsay─▒lan GPU ba┼člatmay─▒ kontrol edin. PyTorch gibi baz─▒ ├žer├ževeler, belirlenen GPU'lara ge├žmeden ├Ânce CUDA i┼člemlerini varsay─▒lan bir GPU'da ba┼člatabilir. Beklenmedik varsay─▒lan ba┼člatmalar─▒ atlamak i├žin, da─č─▒t─▒m ve tahmin s─▒ras─▒nda GPU'yu do─črudan belirtin. Ard─▒ndan, herhangi bir anormalli─či ger├žek zamanl─▒ olarak tespit etmek i├žin GPU kullan─▒m─▒n─▒ ve bellek kullan─▒m─▒n─▒ izlemek ├╝zere ara├žlar kullan─▒n. Ayr─▒ca, ├žer├ževenin veya k├╝t├╝phanenin en son s├╝r├╝m├╝n├╝ kulland─▒─č─▒n─▒zdan emin olun.

Model D├Ân├╝┼čt├╝rme/─░hra├ž Etme Sorunlar─▒

Sorun: Makine ├Â─črenimi modellerini farkl─▒ bi├žimlere veya platformlara d├Ân├╝┼čt├╝rme veya d─▒┼ča aktarma i┼člemi s─▒ras─▒nda kullan─▒c─▒lar hatalarla veya beklenmedik davran─▒┼člarla kar┼č─▒la┼čabilir.

├ç├Âz├╝m:

  • Uyumluluk Kontrol├╝: K├╝t├╝phanelerin ve ├žer├ževelerin birbiriyle uyumlu s├╝r├╝mlerini kulland─▒─č─▒n─▒zdan emin olun. Uyumsuz s├╝r├╝mler d├Ân├╝┼čt├╝rme s─▒ras─▒nda beklenmedik hatalara yol a├žabilir.

  • Ortam S─▒f─▒rlama: Jupyter veya Colab gibi etkile┼čimli bir ortam kullan─▒yorsan─▒z, ├Ânemli de─či┼čiklikler veya kurulumlar yapt─▒ktan sonra ortam─▒n─▒z─▒ yeniden ba┼člatmay─▒ d├╝┼č├╝n├╝n. Yeni bir ba┼člang─▒├ž bazen altta yatan sorunlar─▒ ├ž├Âzebilir.

  • Resmi Belgeler: Her zaman d├Ân├╝┼čt├╝rme i├žin kulland─▒─č─▒n─▒z ara├ž veya k├╝t├╝phanenin resmi belgelerine ba┼čvurun. Genellikle model d─▒┼ča aktarma i├žin ├Âzel y├Ânergeler ve en iyi uygulamalar─▒ i├žerir.

  • Topluluk Deste─či: Di─čer kullan─▒c─▒lar taraf─▒ndan bildirilen benzer sorunlar i├žin k├╝t├╝phane veya ├žer├ževenin resmi deposunu kontrol edin. Bak─▒mc─▒lar veya topluluk, tart─▒┼čma ba┼čl─▒klar─▒nda ├ž├Âz├╝mler veya ge├žici ├ž├Âz├╝mler sa─člam─▒┼č olabilir.

  • D├╝zenli Olarak G├╝ncelleyin: Arac─▒n veya k├╝t├╝phanenin en son s├╝r├╝m├╝n├╝ kulland─▒─č─▒n─▒zdan emin olun. Geli┼čtiriciler s─▒k s─▒k bilinen hatalar─▒ d├╝zelten veya i┼člevselli─či art─▒ran g├╝ncellemeler yay─▒nlar.

  • A┼čamal─▒ Olarak Test Edin: Tam bir d├Ân├╝┼č├╝m ger├žekle┼čtirmeden ├Ânce, olas─▒ sorunlar─▒ erkenden belirlemek i├žin s├╝reci daha k├╝├ž├╝k bir model veya veri k├╝mesiyle test edin.

Topluluk ve Destek

Benzer d├╝┼č├╝nen bireylerden olu┼čan bir toplulukla etkile┼čim kurmak, YOLOv8 ile ├žal─▒┼čma deneyiminizi ve ba┼čar─▒n─▒z─▒ ├Ânemli ├Âl├ž├╝de art─▒rabilir. A┼ča─č─▒da yararl─▒ bulabilece─činiz baz─▒ kanallar ve kaynaklar yer almaktad─▒r.

Yard─▒m Almak i├žin Forumlar ve Kanallar

GitHub Issues: The YOLOv8 repository on GitHub has an Issues tab where you can ask questions, report bugs, and suggest new features. The community and maintainers are active here, and it's a great place to get help with specific problems.

Ultralytics Discord Sunucusu: Ultralytics , di─čer kullan─▒c─▒lar ve geli┼čtiricilerle etkile┼čime girebilece─činiz bir Discord sunucusuna sahiptir.

Resmi Dok├╝mantasyon ve Kaynaklar

Ultralytics YOLOv8 Dok├╝manlar: Resmi belgeler, kurulum, kullan─▒m ve sorun giderme k─▒lavuzlar─▒n─▒n yan─▒ s─▒ra YOLOv8 hakk─▒nda kapsaml─▒ bir genel bak─▒┼č sa─člar.

Bu kaynaklar, YOLOv8 projelerinizde sorun giderme ve iyile┼čtirmenin yan─▒ s─▒ra YOLOv8 toplulu─čundaki di─čer ki┼čilerle ba─člant─▒ kurmak i├žin sa─člam bir temel olu┼čturmal─▒d─▒r.

Sonu├ž

Sorun giderme, her t├╝rl├╝ geli┼čtirme s├╝recinin ayr─▒lmaz bir par├žas─▒d─▒r ve do─čru bilgilerle donat─▒lm─▒┼č olmak, sorunlar─▒ ├ž├Âzmek i├žin harcanan zaman─▒ ve ├žabay─▒ ├Ânemli ├Âl├ž├╝de azaltabilir. Bu k─▒lavuz, Ultralytics ekosisteminde YOLOv8 modeli kullan─▒c─▒lar─▒n─▒n kar┼č─▒la┼čt─▒─č─▒ en yayg─▒n zorluklar─▒ ele almay─▒ ama├žlam─▒┼čt─▒r. Bu yayg─▒n sorunlar─▒ anlayarak ve ele alarak, projenin daha sorunsuz ilerlemesini sa─člayabilir ve bilgisayarla g├Ârme g├Ârevlerinizde daha iyi sonu├žlar elde edebilirsiniz.

Ultralytics toplulu─čunun de─čerli bir kaynak oldu─čunu unutmay─▒n. Di─čer geli┼čtiriciler ve uzmanlarla etkile┼čim kurmak, standart belgelerde yer almayan ek bilgiler ve ├ž├Âz├╝mler sa─člayabilir. Toplulu─čun kolektif bilgisine katk─▒da bulunmak i├žin her zaman ├Â─črenmeye, denemeye ve deneyimlerinizi payla┼čmaya devam edin.

Mutlu sorun giderme!



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (5), RizwanMunawar (1)

Yorumlar