Çıkarım#

Ultralytics Platform, eğitilmiş modelleri test etmek için tarayıcı tabanlı çıkarım ve programatik erişim için özel uç noktalar sunar.

Tahmin Sekmesi#

Ağırlıkları olan her modelde tarayıcı tabanlı çıkarım için bir Predict sekmesi bulunur:

1. Modeline git
2. Tahmin sekmesine tıkla
3. Bir görüntü yükle, örneklerden birini kullan veya web kameranı aç
4. Göreve özel katmanı, tahmin özetini, süreyi ve ham yanıtı incele

Ağırlıkları olmayan modellerde bunun yerine boş bir durum gösterilir — önce modeli eğit veya ağırlıkları yükle.

Giriş Yöntemleri#

Tahmin paneli birden fazla giriş yöntemini destekler:

Görüntü Yükle#

Yüklemek için sürükleyip bırak veya tıkla:

• Desteklenen biçimler: JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP
• Maksimum boyut: 10 MB
• Otomatik çıkarım: Yüklemenin ardından sonuçlar otomatik olarak görünür

Örnek Görüntüler#

Tahmin paneli, modelinin bağlantılı veri kümesinden en fazla iki örnek görüntü gösterir; önce val bölümündeki, ardından test ve son olarak train bölümündeki görüntülere öncelik verir. Bağlantılı bir veri kümesi yoksa varsayılan örnekler kullanılır:

OBB modellerinde bunun yerine teknelerin ve bir havaalanının havadan çekilmiş görüntüleri gösterilir.

Web Kamerası#

Canlı kamera akışını başlatmak için görsel alanının üstündeki Web kamerası seçeneğini belirle:

1. İstendiğinde kamera izni ver
2. Bir kare yakalamak için video önizlemesine tıkla
3. Yakalanan kare üzerinde çıkarım otomatik olarak çalışır
4. Canlı akışa dönmek için Web kamerasına dön seçeneğine tıkla

Kendi dağıtımındaki Predict sekmesinde web kamerası bunun yerine sürekli çıkarım yapar. Canlı Kamera Çıkarımı bölümüne bak.

Sonuçları Görüntüle#

Çıkarım sonuçlarında model görevi için uygun çıktılar görüntülenir: kutular, maskeler, kilit noktaları, yönlendirilmiş kutular, sınıflandırma puanları, anlamsal kapsama veya derinlik haritası. Kullanılabilir olduğunda nesne sonuçlarında veri kümesinin sınıf renkleri kullanılır. Panel ayrıca ön işleme, çıkarım, son işleme ve ağ sürelerini gösterir.

Sonuçlar panelinde şunlar gösterilir:

Sonuçlar yüklendikten sonra önizlemenin üzerinde iki denetim görünür: katmanları bozulmadan görüntüyü büyütmek için görüntüye tıkla ve mevcut sonucun açıklamalı JPEG'sini kaydetmek için indirme düğmesini kullan.

Çıkarım Parametreleri#

Görüntünün altındaki üç kaydırıcıyla çıkarım davranışını ayarla (derinlik modellerinde yalnızca Görüntü Boyutu gösterilir):

Güven Eşiği#

Tahminleri güven değerine göre filtrele:

• Yüksek (0.5+): Daha az sayıda, daha kesin tahmin
• Düşük (0.1-0.25): Daha fazla tahmin, bir miktar gürültü
• Varsayılan (0.25): Çoğu kullanım senaryosu için dengeli

IoU Eşiği#

Maksimum Olmayan Bastırmayı kontrol et:

• Yüksek (0.7+): Daha fazla örtüşen kutuya izin ver
• Düşük (0.3-0.5): Örtüşen tespitleri daha agresif biçimde bastır
• Varsayılan (0.7): Çoğu kullanım senaryosu için dengeli NMS davranışı

Dağıtımda Tahmin#

Çalışan her özel uç nokta, dağıtım sayfasında bir Predict sekmesi içerir. Bu sekme, paylaşılan tahmin hizmeti yerine dağıtımın kendi çıkarım hizmetini kullanır; böylece dağıtılmış uç noktanı tarayıcıdan test edebilirsin.

Hazır bir uç noktada işlenen görüntüler, İzleme sekmesine de katkıda bulunur. Sekmedeki örnekler ve toplu grafikler, bellekte tutulan hafif ve geçici verilerdir; hizmeti durdurmak, yeniden başlatmak, yeniden dağıtmak, boyutunu değiştirmek veya modeli değiştirmek bu verileri silebilir. Örnekleri saklamak için bir veri kümesine kaydet.

Canlı Kamera Çıkarımı#

Sahibi olduğun bir dağıtımın Predict sekmesinde, uç noktayı canlı videoda çalıştırmak için Web kamerası veya IP kamera seçeneğini belirle:

Canlı çıkarım, yalnızca çalışma alanı sahibinin yükleyebildiği uç noktanın bağlı API anahtarını kullanır; diğer ekip üyeleri için web kamerası tek kareler yakalar ve bir modelin Predict sekmesinde olduğu gibi IP kamera kullanılamaz. IP kameraya internet üzerinden erişilebilmelidir: uç nokta, 192.168.x.x gibi yerel ağ adreslerini reddeder. Her sonuç en yeni kareye aittir; bu nedenle çıkarım geride kaldığında kareler atlanır. Kaydırıcı değişiklikleri bir sonraki web kamerası karesine uygulanır ve IP kamera akışı yeniden başlatılır. Tarayıcı sekmesi gizlendiğinde canlı çıkarım duraklatılır. Kare yakalamak için önizlemeye tıkla veya IP kamerayı görüntülemeyi durdurmak için Bağlantıyı kes'e tıkla.

Arka Plan Kamerası#

Özel CPU ve bellek boyutuna sahip bir uç nokta, bağlantıyı kestikten veya sayfayı kapattıktan sonra da bir IP kamerayı izlemeye devam edebilir. Bağlanan kamerada sonuçlar görünmeye başladıktan sonra Arka planda çalışmaya devam et seçeneğini aç. Dağıtım başlığında Kamera açık görünür ve sonuçlar geçici örnekler ve tahmin istatistikleri olarak İzleme sekmesine gider.

• Ayarlar: Arka plan kamerası her zaman varsayılan güven değerini (0.25), IoU değerini (0.7) ve modelin eğitim görseli boyutunu kullanır; kaydırıcılar bu ayarlara uygulanmaz.
• Maliyet: Ek ücret olmadan uç noktanın etkin örneğinde çalışır; kamera açık veya kapalı olsa da saatlik çalışma süresi ücreti uygulanır.
• Değişiklikler: Kamerayı açmak, kapatmak veya başka bir kameraya geçirmek uç noktanın örneğini yeniden başlatır. Bu işlem uç noktanın hazır kalmasını sağlar, ancak geçici izleme verilerini temizler.
• Durdurma: Anahtarı kapat. Bağlantıyı kesmek veya sayfayı kapatmak kamerayı durdurmaz; uç noktanın boyutunu varsayılan boyuta getirmek ise kamerayı kaldırır. Kamera çevrimdışı olursa uç nokta yeniden bağlanmayı sürdürür.
• Uç nokta yaşam döngüsü: Uç noktayı durdurmak kamerayı ve ücretleri durdurur; yeniden başlatmak kayıtlı kamerayı çalıştırmaya devam eder.

Varsayılan boyutlu uç noktalar, arka plan seçeneği olmadan canlı web kamerası ve IP kamera çıkarımı sunar. API'den bir arka plan kamerası kaydetmek için dağıtım camera eylemini kullan.

API'den Akış Sonuçları#

Sonuçları sunucu tarafından gönderilen olaylar olarak almak için, bir RTSP veya RTSPS URL'sini source olarak ve Accept: text/event-stream başlığıyla özel bir uç nokta URL'sine gönder:

curl -N -X POST \
  "https://YOUR_DEPLOYMENT_URL.run.app/predict" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -F "source=rtsp://user:password@camera.example.com:554/stream" \
  -F "conf=0.25"

Her kare olayı, normalleştirilmiş (0-1) koordinatlarla yanıt biçimindeki images öğesini, karenin preview JPEG veri URL'sini ve görev ile sınıf adlarını içeren metadata öğesini taşır. Yalnızca conf, iou ve imgsz geçerlidir; uç noktanın arka plan kamera URL'sinin akışını varsayılan ayarlar kullanır. Yalnızca status içeren olaylarda kare bulunmaz; error iletisi taşıyan bir olay (kamera okunamadı veya uç nokta modeli çalıştıramıyor) akışı sonlandırır. Uç nokta yeniden başlatıldığında veya istek zaman sınırına ulaştığında da akış kapanır; bu nedenle hata vermeden sona erdiğinde bekleme süresini artırarak yeniden bağlan. Platform API dağıtım tahmin rotası ve SDK akış sağlamaz; kamera isteklerini bağlı API anahtarıyla uç nokta URL'sine gönder. Başlık olmadan yapılan kamera source isteği 400 döndürür.

Özel Uç Nokta API'si#

Modelin Predict sekmesindeki API Belgeleri kartı, kaydırıcılarda o anda ayarlanmış güven, IoU ve görüntü boyutu değerleriyle önceden doldurulmuş örnek Python, JavaScript ve cURL isteklerini içerir. Modeli dağıtana kadar URL ve anahtar yer tutucu olarak kalır — kod sekmelerinin yanındaki Dağıt düğmesi modelin Deploy sekmesine gider. Dağıtımdan sonra, dağıtım sayfasının Predict sekmesindeki Belgeler sonuç sekmesi, bu uç noktanın URL'sini ve çalışma alanı sahipleri için bağlı API anahtarını doldurur; bunları kopyalayıp çalıştırmaya hazır hâle getirir.

Kimlik Doğrulama#

İsteklere API anahtarını ekle:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Uç Nokta#

Özel uç noktalar istekleri kendi URL'leri üzerinden alır:

POST https://YOUR_DEPLOYMENT_URL.run.app/predict

Paylaşılan çıkarım, modelin tam yolunu içeren Platform API'sini kullanır:

POST https://platform.ultralytics.com/api/models/{owner}/{project}/{model}/predict

Her ikisi de aynı multipart/form-data gövdesini kabul eder ve aynı yanıt biçimini döndürür. Paylaşılan çıkarım için Python SDK ile client.models.predict(owner, project, model, body=...), özel bir dağıtım için client.deployments.predict(owner, deployment, body=...) kullan. Her iki SDK yöntemi de Platform API'sini çağırır; bu nedenle API'nin hız sınırları ve istek boyutu sınırı geçerlidir. Bu sınırları aşmak için İstek bölümünde gösterildiği gibi doğrudan özel uç nokta URL'sine gönderim yap. Paylaşılan çıkarım örneği:

from ultralytics_platform import Platform

client = Platform()  # reads ULTRALYTICS_API_KEY
with open("image.jpg", "rb") as f:
    results = client.models.predict("acme-vision", "inspection", "v3", body={"file": f, "conf": 0.25})

İstek#

import requests

url = "https://YOUR_DEPLOYMENT_URL.run.app/predict"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
data = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as image_file:
    response = requests.post(url, headers=headers, files={"file": image_file}, data=data)
print(response.json())

İstek Parametreleri#

Yanıt#

{
    "images": [
        {
            "shape": [1080, 1920],
            "results": [
                {
                    "class": 0,
                    "name": "person",
                    "confidence": 0.92,
                    "box": { "x1": 100, "y1": 50, "x2": 300, "y2": 400 }
                },
                {
                    "class": 2,
                    "name": "car",
                    "confidence": 0.87,
                    "box": { "x1": 400, "y1": 200, "x2": 600, "y2": 350 }
                }
            ],
            "speed": {
                "preprocess": 1.2,
                "inference": 12.5,
                "postprocess": 2.3
            }
        }
    ],
    "metadata": {
        "imageCount": 1,
        "classNames": ["person", "bicycle", "car", "..."],
        "functionTimeAlive": 1284.51,
        "functionTimeCall": 0.018,
        "task": "detect",
        "version": {
            "ultralytics": "8.x.x",
            "torch": "2.6.0",
            "torchvision": "0.21.0",
            "python": "3.13.0"
        }
    }
}

Yanıt Alanları#

Göreve Özgü Yanıtlar#

Yanıt biçimi göreve göre değişir:

{
  "class": 0,
  "name": "person",
  "confidence": 0.92,
  "box": {"x1": 100, "y1": 50, "x2": 300, "y2": 400}
}

Hız Sınırları#

Paylaşılan model API'si her API anahtarı, oturum açmış kullanıcı veya anonim IP için dakikada 20 istek ile sınırlıdır. Platform dağıtımındaki tahmin rotası (POST /api/deployments/{owner}/{deployment}/predict) da aynı sınıra tabidir. İstekler kısıtlandığında API, Retry-After başlığıyla birlikte 429 döndürür. Tüm uç nokta kategorileri için hız sınırı başvurusunun tamamına bak.

Hata İşleme#

Yaygın hata yanıtları:

Sık Sorulan Sorular#