Ultralytics YOLO11 Görevler
YOLO11 birden fazla bilgisayarla görme görevini destekleyen bir yapay zeka çerçevesidir. Çerçeve algılama, segmentasyon, obb, sınıflandırma ve poz tahmini yapmak için kullanılabilir. Bu görevlerin her birinin farklı bir amacı ve kullanım durumu vardır.
İzle: Ultralytics YOLO Görevlerini keşfedin: Nesne Algılama, Segmentasyon, OBB, Takip ve Poz Tahmini.
Algılama
Algılama, YOLO11 tarafından desteklenen birincil görevdir. Bir görüntü veya video karesindeki nesneleri tespit etmeyi ve etraflarına sınırlayıcı kutular çizmeyi içerir. Tespit edilen nesneler özelliklerine göre farklı kategorilerde sınıflandırılır. YOLO11 tek bir görüntü veya video karesindeki birden fazla nesneyi yüksek doğruluk ve hızla tespit edebilir.
Segmentasyon
Bölütleme, bir görüntüyü görüntünün içeriğine göre farklı bölgelere ayırmayı içeren bir görevdir. Her bölgeye içeriğine göre bir etiket atanır. Bu görev, görüntü segmentasyonu ve tıbbi görüntüleme gibi uygulamalarda kullanışlıdır. YOLO11 , segmentasyonu gerçekleştirmek için U-Net mimarisinin bir varyantını kullanır.
Sınıflandırma
Sınıflandırma, bir görüntüyü farklı kategorilere ayırmayı içeren bir görevdir. YOLO11 , görüntüleri içeriklerine göre sınıflandırmak için kullanılabilir. Sınıflandırma yapmak için EfficientNet mimarisinin bir varyantını kullanır.
Pose
Poz/anahtar nokta tespiti, bir görüntü veya video karesindeki belirli noktaların tespit edilmesini içeren bir görevdir. Bu noktalar anahtar noktalar olarak adlandırılır ve hareketi izlemek veya poz tahmini yapmak için kullanılır. YOLO11 bir görüntü veya video karesindeki anahtar noktaları yüksek doğruluk ve hızla tespit edebilir.
OBB
Yönlendirilmiş nesne algılama, bir görüntüdeki nesneleri daha doğru bir şekilde bulmak için ekstra bir açı ekleyerek normal nesne algılamadan bir adım daha ileri gider. YOLO11 , bir görüntü veya video karesindeki döndürülmüş nesneleri yüksek doğruluk ve hızla algılayabilir.
Sonuç
YOLO11 algılama, segmentasyon, sınıflandırma, yönlendirilmiş nesne algılama ve anahtar nokta algılama gibi birden fazla görevi destekler. Bu görevlerin her birinin farklı amaçları ve kullanım durumları vardır. Bu görevler arasındaki farkları anlayarak, bilgisayarla görme uygulamanız için uygun görevi seçebilirsiniz.
SSS
Ultralytics YOLO11 hangi görevleri yerine getirebilir?
Ultralytics YOLO11 çeşitli bilgisayarla görme görevlerini yüksek doğruluk ve hızla gerçekleştirebilen çok yönlü bir yapay zeka çerçevesidir. Bu görevler şunları içerir:
- Algılama: Etraflarına sınırlayıcı kutular çizerek görüntülerdeki veya video karelerindeki nesneleri tanımlama ve konumlandırma.
- Segmentasyon: Görüntüleri içeriklerine göre farklı bölgelere ayırma, tıbbi görüntüleme gibi uygulamalar için kullanışlıdır.
- Sınıflandırma: EfficientNet mimarisinin varyantlarından yararlanarak tüm görüntüleri içeriklerine göre sınıflandırmak.
- Poz tahmini: Hareketleri veya pozları izlemek için bir görüntü veya video karesindeki belirli anahtar noktaların algılanması.
- Yönlendirilmiş Nesne Algılama (OBB): Gelişmiş doğruluk için döndürülmüş nesneleri ek bir yönlendirme açısı ile algılama.
Nesne algılama için Ultralytics YOLO11 adresini nasıl kullanabilirim?
Nesne algılama için Ultralytics YOLO11 adresini kullanmak için aşağıdaki adımları izleyin:
- Veri setinizi uygun formatta hazırlayın.
- Algılama görevini kullanarak YOLO11 modelini eğitin.
- Yeni görüntüler veya video kareleri girerek tahminler yapmak için modeli kullanın.
Örnek
from ultralytics import YOLO
# Load a pre-trained YOLO model (adjust model type as needed)
model = YOLO("yolo11n.pt") # n, s, m, l, x versions available
# Perform object detection on an image
results = model.predict(source="image.jpg") # Can also use video, directory, URL, etc.
# Display the results
results[0].show() # Show the first image results
Daha ayrıntılı talimatlar için algılama örneklerimize göz atın.
Segmentasyon görevleri için YOLO11 kullanmanın faydaları nelerdir?
Segmentasyon görevleri için YOLO11 adresini kullanmak çeşitli avantajlar sağlar:
- Yüksek Doğruluk: Segmentasyon görevi, hassas segmentasyon elde etmek için U-Net mimarisinin bir varyantından yararlanır.
- Hız: YOLO11 gerçek zamanlı uygulamalar için optimize edilmiştir ve yüksek çözünürlüklü görüntüler için bile hızlı işlem sunar.
- Çoklu Uygulamalar: Tıbbi görüntüleme, otonom sürüş ve ayrıntılı görüntü segmentasyonu gerektiren diğer uygulamalar için idealdir.
Segmentasyon bölümünde segmentasyon için YOLO11 'un faydaları ve kullanım alanları hakkında daha fazla bilgi edinin.
Ultralytics YOLO11 poz tahmini ve anahtar nokta tespiti yapabilir mi?
Evet, Ultralytics YOLO11 poz tahmini ve anahtar nokta tespitini yüksek doğruluk ve hızla etkili bir şekilde gerçekleştirebilir. Bu özellik özellikle spor analitiği, sağlık hizmetleri ve insan-bilgisayar etkileşimi uygulamalarındaki hareketleri izlemek için kullanışlıdır. YOLO11 bir görüntü veya video karesindeki anahtar noktaları tespit ederek hassas poz tahminine olanak tanır.
Daha fazla ayrıntı ve uygulama ipuçları için poz tahmini örneklerimizi ziyaret edin.
Yönlendirilmiş nesne algılama (OBB) için neden Ultralytics YOLO11 adresini seçmeliyim?
YOLO11 ile Yönlendirilmiş Nesne Algılama (OBB), nesneleri ek bir açı parametresiyle algılayarak gelişmiş hassasiyet sağlar. Bu özellik, havadan görüntü analizi ve depo otomasyonu gibi döndürülmüş nesnelerin doğru konumlandırılmasını gerektiren uygulamalar için faydalıdır.
- Artırılmış Hassasiyet: Açı bileşeni, döndürülmüş nesneler için yanlış pozitifleri azaltır.
- Çok Yönlü Uygulamalar: Jeo-uzamsal analiz, robotik vb. görevler için kullanışlıdır.
Daha fazla ayrıntı ve örnek için Yönlendirilmiş Nesne Algılama bölümüne göz atın.
