─░├žeri─če ge├ž

Ultralytics Entegrasyonlar

Ultralytics Entegrasyonlar sayfas─▒na ho┼č geldiniz! Bu sayfa, makine ├Â─črenimi i┼č ak─▒┼člar─▒n─▒z─▒ kolayla┼čt─▒rmak, veri k├╝mesi y├Ânetimini geli┼čtirmek, model e─čitimini basitle┼čtirmek ve verimli da─č─▒t─▒m─▒ kolayla┼čt─▒rmak i├žin tasarlanm─▒┼č ├že┼čitli ara├žlar ve platformlarla olan ortakl─▒klar─▒m─▒za genel bir bak─▒┼č sa─člar.

Ultralytics YOLO ekosistem ve entegrasyonlar



─░zle: Ultralytics YOLOv8 Da─č─▒t─▒m ve Entegrasyonlar

Veri Setleri Entegrasyonlar─▒

  • Roboflow: Ultralytics modelleri i├žin sorunsuz veri seti y├Ânetimini kolayla┼čt─▒rarak sa─člam a├ž─▒klama, ├Ân i┼čleme ve art─▒rma yetenekleri sunar.

E─čitim Entegrasyonlar─▒

  • ClearML: Ultralytics ML i┼č ak─▒┼člar─▒n─▒z─▒ otomatikle┼čtirin, deneyleri izleyin ve ekip i┼čbirli─čini te┼čvik edin.

  • Comet ML: Makine ├Â─črenimi deneylerinizi izleyerek, kar┼č─▒la┼čt─▒rarak ve optimize ederek Ultralytics ile model geli┼čtirmenizi geli┼čtirin.

  • DVC: Ultralytics makine ├Â─črenimi projeleriniz i├žin s├╝r├╝m kontrol├╝ uygulayarak verileri, kodu ve modelleri etkili bir ┼čekilde senkronize edin.

  • MLFlow: Ultralytics modellerinin deneme ve yeniden ├╝retilebilirlikten da─č─▒t─▒ma kadar t├╝m makine ├Â─črenimi ya┼čam d├Âng├╝s├╝n├╝ kolayla┼čt─▒r─▒n.

  • Ultralytics HUB: ├ľnceden e─čitilmi┼č Ultralytics modellerinden olu┼čan bir toplulu─ča eri┼čin ve katk─▒da bulunun.

  • Neptune: MLOps i├žin tasarlanm─▒┼č bu meta veri deposunda Ultralytics ile ML deneylerinizin kapsaml─▒ bir g├╝nl├╝─č├╝n├╝ tutun.

  • Ray Tune: Ultralytics modellerinizin hiperparametrelerini her ├Âl├žekte optimize edin.

  • TensorBoard: Ultralytics ML i┼č ak─▒┼člar─▒n─▒z─▒ g├Ârselle┼čtirin, model metriklerini izleyin ve ekip i┼čbirli─čini te┼čvik edin.

  • Weights & Biases (W&B): Deneyleri izleyin, metrikleri g├Ârselle┼čtirin ve Ultralytics projelerinde yeniden ├╝retilebilirli─či ve i┼čbirli─čini te┼čvik edin.

  • Amazon SageMaker: Ultralytics modellerini verimli bir ┼čekilde olu┼čturmak, e─čitmek ve da─č─▒tmak i├žin Amazon SageMaker'dan yararlan─▒n ve makine ├Â─črenimi ya┼čam d├Âng├╝s├╝ i├žin hepsi bir arada bir platform sa─člay─▒n.

  • Paperspace Gradient: Paperspace Gradient, modellerinizi h─▒zl─▒ bir ┼čekilde e─čitmek, test etmek ve da─č─▒tmak i├žin kullan─▒m─▒ kolay bulut ara├žlar─▒ sa─člayarak YOLOv8 projeleri ├╝zerinde ├žal─▒┼čmay─▒ basitle┼čtirir.

  • Google Colab: ─░┼čbirli─či ve payla┼č─▒m─▒ destekleyen bulut tabanl─▒ bir ortamda Ultralytics modellerini e─čitmek ve de─čerlendirmek i├žin Google Colab'─▒ kullan─▒n.

Da─č─▒t─▒m Entegrasyonlar─▒

  • Neural Magic: Quantization Aware Training (QAT) ve budama tekniklerinden yararlanarak Ultralytics modellerini ├╝st├╝n performans ve daha yal─▒n boyut i├žin optimize edin.

  • Gradio ­čÜÇ YEN─░: Ger├žek zamanl─▒, etkile┼čimli nesne alg─▒lama demolar─▒ i├žin Ultralytics modellerini Gradio ile da─č─▒t─▒n.

  • TorchScript: Projenin bir par├žas─▒ olarak geli┼čtirilen PyTorch ├žer├ževesi olan TorchScript , Python ba─č─▒ml─▒l─▒klar─▒na ihtiya├ž duymadan ├že┼čitli ├╝retim ortamlar─▒nda makine ├Â─črenimi modellerinin verimli bir ┼čekilde y├╝r├╝t├╝lmesini ve da─č─▒t─▒lmas─▒n─▒ sa─člar.

  • ONNX: Yapay zeka modellerinin ├že┼čitli ├žer├ževeler aras─▒nda aktar─▒m─▒n─▒ kolayla┼čt─▒rmak i├žin Microsoft taraf─▒ndan olu┼čturulan ve Ultralytics modellerinin ├žok y├Ânl├╝l├╝─č├╝n├╝ ve da─č─▒t─▒m esnekli─čini art─▒ran a├ž─▒k kaynakl─▒ bir format.

  • OpenVINO: Intel'in bilgisayarla g├Ârme modellerini ├že┼čitli Intel CPU ve GPU platformlar─▒nda verimli bir ┼čekilde optimize etmeye ve da─č─▒tmaya y├Ânelik ara├ž seti.

  • TensorRT: NVIDIA taraf─▒ndan geli┼čtirilen bu y├╝ksek performansl─▒ derin ├Â─črenme ├ž─▒kar─▒m ├žer├ževesi ve model bi├žimi, yapay zeka modellerini NVIDIA GPU'larda h─▒zland─▒r─▒lm─▒┼č h─▒z ve verimlilik i├žin optimize ederek kolayla┼čt─▒r─▒lm─▒┼č da─č─▒t─▒m sa─člar.

  • CoreML: CoreMLApple taraf─▒ndan geli┼čtirilen bu ├žer├ževe, etkili ve g├╝venli model da─č─▒t─▒m─▒ i├žin Apple'─▒n donan─▒m─▒n─▒ kullanarak makine ├Â─črenimi modellerini iOS, macOS, watchOS ve tvOS'teki uygulamalara verimli bir ┼čekilde entegre etmek i├žin tasarlanm─▒┼čt─▒r.

  • TF SavedModel: Google taraf─▒ndan geli┼čtirilen TF SavedModel , TensorFlow modelleri i├žin evrensel bir serile┼čtirme format─▒d─▒r ve sunuculardan u├ž cihazlara kadar geni┼č bir platform yelpazesinde kolay payla┼č─▒m ve da─č─▒t─▒m sa─člar.

  • TF GraphDef: Google taraf─▒ndan geli┼čtirilen GraphDef , TensorFlow'un hesaplama grafiklerini temsil eden format─▒d─▒r ve makine ├Â─črenimi modellerinin farkl─▒ donan─▒mlarda optimize edilmi┼č bir ┼čekilde y├╝r├╝t├╝lmesini sa─člar.

  • TFLite: Google taraf─▒ndan geli┼čtirilen TFLite, makine ├Â─črenimi modellerini mobil ve u├ž cihazlara da─č─▒tmak i├žin hafif bir ├žer├ževedir ve minimum bellek ayak izi ile h─▒zl─▒, verimli ├ž─▒kar─▒m sa─člar.

  • TFLite Edge TPU: Edge TPU'larda TensorFlow Lite modellerini optimize etmek i├žin Google taraf─▒ndan geli┼čtirilen bu model bi├žimi, y├╝ksek h─▒zl─▒, verimli u├ž hesaplama sa─člar.

  • TF.js: Google taraf─▒ndan taray─▒c─▒larda ve Node.js'de makine ├Â─črenimini kolayla┼čt─▒rmak i├žin geli┼čtirilen TF.js, makine ├Â─črenimi modellerinin JavaScript tabanl─▒ da─č─▒t─▒m─▒na olanak tan─▒r.

  • PaddlePaddle: Baidu'nun a├ž─▒k kaynakl─▒ bir derin ├Â─črenme platformu olan PaddlePaddle , yapay zeka modellerinin verimli bir ┼čekilde da─č─▒t─▒lmas─▒n─▒ sa─člar ve end├╝striyel uygulamalar─▒n ├Âl├žeklenebilirli─čine odaklan─▒r.

  • NCNN: Tencent taraf─▒ndan geli┼čtirilen NCNN , mobil cihazlar i├žin ├Âzel olarak tasarlanm─▒┼č verimli bir sinir a─č─▒ ├ž─▒kar─▒m ├žer├ževesidir. Yapay zeka modellerinin uygulamalara do─črudan da─č─▒t─▒lmas─▒n─▒ sa─člayarak ├že┼čitli mobil platformlarda performans─▒ optimize eder.

D─▒┼ča Aktarma Bi├žimleri

Ayr─▒ca, farkl─▒ ortamlarda da─č─▒t─▒m i├žin ├že┼čitli model d─▒┼ča aktarma formatlar─▒n─▒ da destekliyoruz. ─░┼čte mevcut formatlar:

Bi├žim format Tart─▒┼čma Model Metadata Arg├╝manlar
PyTorch - yolov8n.pt Ôťů -
TorchScript torchscript yolov8n.torchscript Ôťů imgsz, optimize, batch
ONNX onnx yolov8n.onnx Ôťů imgsz, half, dynamic, simplify, opset, batch
OpenVINO openvino yolov8n_openvino_model/ Ôťů imgsz, half, int8, batch
TensorRT engine yolov8n.engine Ôťů imgsz, half, dynamic, simplify, workspace, int8, batch
CoreML coreml yolov8n.mlpackage Ôťů imgsz, half, int8, nms, batch
TF SavedModel saved_model yolov8n_saved_model/ Ôťů imgsz, keras, int8, batch
TF GraphDef pb yolov8n.pb ÔŁî imgsz, batch
TF Lite tflite yolov8n.tflite Ôťů imgsz, half, int8, batch
TF Kenar TPU edgetpu yolov8n_edgetpu.tflite Ôťů imgsz
TF.js tfjs yolov8n_web_model/ Ôťů imgsz, half, int8, batch
PaddlePaddle paddle yolov8n_paddle_model/ Ôťů imgsz, batch
NCNN ncnn yolov8n_ncnn_model/ Ôťů imgsz, half, batch

Her bir entegrasyon hakk─▒nda daha fazla bilgi edinmek ve Ultralytics ile bunlardan en iyi ┼čekilde nas─▒l yararlanabilece─činizi ├Â─črenmek i├žin ba─člant─▒lar─▒ ke┼čfedin. Tamam─▒ g├Âr├╝n export detaylar ─░hracat Sayfa.

Entegrasyonlar─▒m─▒za Katk─▒da Bulunun

Toplulu─čun Ultralytics YOLO adresini di─čer teknolojiler, ara├žlar ve platformlarla nas─▒l entegre etti─čini g├Ârmekten her zaman heyecan duyuyoruz! YOLO 'u yeni bir sistemle ba┼čar─▒l─▒ bir ┼čekilde entegre ettiyseniz veya payla┼čacak de─čerli bilgileriniz varsa, Entegrasyon Belgelerimize katk─▒da bulunmay─▒ d├╝┼č├╝n├╝n.

Bir k─▒lavuz veya ├Â─čretici yazarak, belgelerimizin geni┼čletilmesine yard─▒mc─▒ olabilir ve toplulu─ča fayda sa─člayan ger├žek d├╝nya ├Ârnekleri sa─člayabilirsiniz. Bu, Ultralytics YOLO ├ževresinde b├╝y├╝yen ekosisteme katk─▒da bulunman─▒n m├╝kemmel bir yoludur.

Katk─▒da bulunmak i├žin l├╝tfen ­čŤá´ŞĆ adresinden nas─▒l ├çekme ─░ste─či (PR) g├Ânderilece─čine ili┼čkin talimatlar i├žin Katk─▒da Bulunma K─▒lavuzumuza g├Âz at─▒n. Katk─▒lar─▒n─▒z─▒ sab─▒rs─▒zl─▒kla bekliyoruz!

Ultralytics YOLO ekosistemini daha geni┼č ve zengin ├Âzelliklere sahip hale getirmek i├žin i┼čbirli─či yapal─▒m ­čÖĆ!



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-10
Authors: glenn-jocher (15), Burhan-Q (5), abirami-vina (14), RizwanMunawar (1)

Yorumlar