─░├žeri─če ge├ž

Ultralytics YOLO S─▒k├ža Sorulan Sorular (SSS)

Bu SSS b├Âl├╝m├╝, kullan─▒c─▒lar─▒n Ultralytics YOLO depolar─▒ ile ├žal─▒┼č─▒rken kar┼č─▒la┼čabilecekleri baz─▒ yayg─▒n soru ve sorunlar─▒ ele almaktad─▒r.

1. Ultralytics YOLO ├žal─▒┼čt─▒rmak i├žin donan─▒m gereksinimleri nelerdir?

Ultralytics YOLO CPU'lar, GPU'lar ve hatta baz─▒ u├ž cihazlar dahil olmak ├╝zere ├že┼čitli donan─▒m yap─▒land─▒rmalar─▒nda ├žal─▒┼čt─▒r─▒labilir. Ancak optimum performans ve daha h─▒zl─▒ e─čitim ve ├ž─▒kar─▒m i├žin en az 8 GB belle─če sahip bir GPU kullanman─▒z─▒ ├Âneririz. CUDA destekli NVIDIA GPU'lar bu ama├ž i├žin idealdir.

2. ├ľzel veri k├╝memde ├Ânceden e─čitilmi┼č bir YOLO modeline nas─▒l ince ayar yapabilirim?

├ľzel veri k├╝menizde ├Ânceden e─čitilmi┼č bir YOLO modeline ince ayar yapmak i├žin, g├Âr├╝nt├╝lerin yolu, s─▒n─▒f say─▒s─▒ ve s─▒n─▒f adlar─▒ gibi veri k├╝mesinin ├Âzelliklerini tan─▒mlayan bir veri k├╝mesi yap─▒land─▒rma dosyas─▒ (YAML) olu┼čturman─▒z gerekir. Ard─▒ndan, model yap─▒land─▒rma dosyas─▒n─▒ veri k├╝menizdeki s─▒n─▒f say─▒s─▒yla e┼čle┼čecek ┼čekilde de─či┼čtirmeniz gerekir. Son olarak train.py beti─čini kullanarak ├Âzel veri k├╝meniz ve ├Ânceden e─čitilmi┼č model ile e─čitim s├╝recini ba┼člatabilirsiniz. YOLO adresinde ince ayar yapmaya ili┼čkin ayr─▒nt─▒l─▒ bir k─▒lavuzu Ultralytics belgelerinde bulabilirsiniz.

3. Bir YOLO modelini ONNX veya TensorFlow format─▒na nas─▒l d├Ân├╝┼čt├╝rebilirim?

Ultralytics YOLO modellerini bi├žimine d├Ân├╝┼čt├╝rmek i├žin yerle┼čik destek sa─člar. Kullanabilece─činiz ONNX export.py kaydedilmi┼č bir modeli ONNX bi├žimine d├Ân├╝┼čt├╝rmek i├žin komut dosyas─▒. Modeli TensorFlow bi├žimine d├Ân├╝┼čt├╝rmeniz gerekiyorsa, ONNX modelini arac─▒ olarak kullanabilir ve ard─▒ndan ONNX-TensorFlow d├Ân├╝┼čt├╝r├╝c├╝s├╝n├╝ kullanarak ONNX modelini TensorFlow bi├žimine d├Ân├╝┼čt├╝rebilirsiniz.

4. Ger├žek zamanl─▒ nesne alg─▒lama i├žin Ultralytics YOLO adresini kullanabilir miyim?

Evet, Ultralytics YOLO verimli ve h─▒zl─▒ olacak ┼čekilde tasarlanm─▒┼čt─▒r, bu da onu ger├žek zamanl─▒ nesne alg─▒lama g├Ârevleri i├žin uygun hale getirir. Ger├žek performans, donan─▒m yap─▒land─▒rman─▒za ve modelin karma┼č─▒kl─▒─č─▒na ba─čl─▒ olacakt─▒r. Bir GPU kullanmak ve modeli ├Âzel kullan─▒m durumunuz i├žin optimize etmek ger├žek zamanl─▒ performans elde etmenize yard─▒mc─▒ olabilir.

5. YOLO modelimin do─črulu─čunu nas─▒l art─▒rabilirim?

Bir YOLO modelinin do─črulu─čunun art─▒r─▒lmas─▒, a┼ča─č─▒dakiler gibi ├že┼čitli stratejileri i├žerebilir:

  • Daha fazla a├ž─▒klamal─▒ veri ├╝zerinde modele ince ayar yapma
  • E─čitim ├Ârneklerinin ├že┼čitlili─čini art─▒rmak i├žin veri art─▒r─▒m─▒
  • Daha b├╝y├╝k veya daha karma┼č─▒k bir model mimarisi kullanmak
  • ├ľ─črenme oran─▒n─▒, y─▒─č─▒n boyutunu ve di─čer hiperparametreleri ayarlama
  • Transfer ├Â─črenme veya bilgi dam─▒tma gibi tekniklerin kullan─▒lmas─▒

Do─čruluk ve ├ž─▒kar─▒m h─▒z─▒ aras─▒nda genellikle bir denge oldu─čunu unutmay─▒n, bu nedenle do─čru dengeyi bulmak ├Âzel uygulaman─▒z i├žin ├žok ├Ânemlidir.

Ba┼čka sorular─▒n─▒z varsa veya yard─▒ma ihtiyac─▒n─▒z varsa, Ultralytics belgelerine ba┼čvurmaktan veya GitHub Sorunlar─▒ veya resmi tart─▒┼čma forumu arac─▒l─▒─č─▒yla toplulu─ča ula┼čmaktan ├žekinmeyin.



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (2)

Yorumlar