Çıkarım#

Ultralytics Platform, eğitilmiş modelleri test etmek için tarayıcı tabanlı çıkarım ve programlı erişim için adanmış uç noktalar sağlar.

Tahmin Et Sekmesi#

Ağırlıkları olan her model, tarayıcı tabanlı çıkarım için bir Predict sekmesi içerir:

1. Modeline git
2. Predict sekmesine tıkla
3. Bir görsel yükle, bir örnek kullan veya web kameranı aç
4. Göreve özel yer paylaşımını, tahmin özetini, süreyi ve ham yanıtı incele

Ağırlıkları olmayan modeller bunun yerine boş bir durum gösterir; önce modeli eğit veya ağırlıkları yükle.

Giriş Yöntemleri#

Tahmin paneli birden fazla giriş yöntemini destekler:

graph LR
    A[Upload Image]:::start --> D[Auto-Inference]:::proc
    B[Example Image]:::start --> D
    C[Webcam Capture]:::start --> D
    D --> E[Results + Overlays]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Görsel Yükle#

Yüklemek için sürükleyip bırak veya tıkla:

• Desteklenen biçimler: JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP
• Maksimum boyut: 10 MB
• Otomatik çıkarım: Sonuçlar yüklemeden sonra otomatik olarak görünür

Örnek Görseller#

Tahmin paneli, modelinin bağlı veri setinden en fazla iki örnek görüntü gösterir; önce val bölümünü, ardından test bölümünü ve son olarak train bölümünü tercih eder. Bağlı bir veri seti yoksa varsayılan örnekler kullanılır:

OBB modelleri için bunun yerine teknelerin ve bir havalimanının havadan çekilmiş görüntüleri gösterilir.

Web kamerası#

Canlı kamera yayınını başlatmak için web kamerası kartına tıkla:

1. İstendiğinde kamera izni ver
2. Bir kare yakalamak için video önizlemesine tıkla
3. Çıkarım, yakalanan kare üzerinde otomatik olarak çalışır
4. Web kamerasını yeniden başlatmak için tekrar tıkla

Sonuçları Görüntüle#

Çıkarım sonuçları, model görevine uygun çıktıyı görüntüler: kutular, maskeler, anahtar noktalar, yönlendirilmiş kutular, sınıflandırma puanları, anlamsal kapsam veya derinlik haritası. Nesne sonuçları, mevcut olduğunda veri kümesi sınıf renklerini kullanır. Panel ayrıca ön işleme, çıkarım, son işleme ve ağ sürelerini gösterir.

Sonuçlar paneli şunu gösterir:

Sonuçlar geldiğinde önizlemenin üzerinde iki denetim yer alır: kaplamalar bozulmadan büyütmek için görüntüye tıkla ve mevcut sonucun açıklama eklenmiş bir JPEG sürümünü kaydetmek için indirme düğmesini kullan.

Çıkarım Parametreleri#

Görüntünün altındaki üç kaydırıcı ile çıkarım davranışını ayarla:

Güven Eşiği#

Tahminleri güvene göre filtrele:

• Daha yüksek (0.5+): Daha az, daha kesin tahminler
• Daha düşük (0.1-0.25): Daha fazla tahmin, biraz gürültü
• Varsayılan (0.25): Çoğu kullanım durumu için dengeli

IoU Eşiği#

Maksimum Olmayan Bastırmayı (NMS) kontrol et:

• Daha yüksek (0.7+): Daha fazla örtüşen kutuya izin ver
• Alt (0.3-0.5): Çakışan tespitleri daha agresif bir şekilde bastır
• Varsayılan (0.7): Çoğu kullanım durumu için dengeli NMS davranışı

Dağıtım Tahmini#

Çalışan her adanmış uç nokta, doğrudan dağıtım kartı üzerinde bir Predict sekmesi içerir. Bu, paylaşılan tahmin hizmeti yerine dağıtımın kendi çıkarım hizmetini kullanır ve dağıtılmış uç noktanızı tarayıcıdan test etmenize olanak tanır.

Özel Uç Nokta API'si#

Model Predict sekmesindeki API Docs kartı; kaydırıcılarda şu anda ayarlanmış olan güven, IoU ve görüntü boyutuyla önceden doldurulmuş Python, JavaScript ve cURL istek örnekleri içerir. Sen modeli dağıtana kadar URL ve anahtar yer tutucudur; kod sekmelerinin yanındaki Deploy düğmesi modelin Deploy sekmesine atlar. Dağıtımdan sonra, dağıtım kartının Code sekmesi bu uç noktanın URL'sini ve çalışma alanı sahipleri için bağlı API anahtarını kopyalayıp çalıştırmaya hazır şekilde doldurur.

Kimlik Doğrulama#

İsteklerine API anahtarını ekle:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Uç Nokta#

Özel uç noktalar kendi URL'lerinde istekleri kabul eder:

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

Paylaşılan çıkarım, modelin tam yoluyla Platform API'sini kullanır:

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

İkisi de aynı multipart/form-data gövdesini kabul eder ve aynı yanıt şeklini döndürür. Python SDK ile, paylaşılan çıkarım için client.models.predict(owner, project, model, body=...) veya adanmış bir dağıtım için client.deployments.predict(owner, deployment, body=...) kullan:

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,
        "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 Özel 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 bir API anahtarı, oturum açmış arayan veya anonim IP için dakikada 20 istek ile sınırlıdır. İstekler sınırlandırıldığında, API bir Retry-After başlığıyla birlikte 429 döndürür. Tüm uç nokta kategorileri için rate-limit reference bölümüne bakın.

Hata Yönetimi#

Yaygın hata yanıtları:

SSS#