─░├žeri─če ge├ž

Komut Sat─▒r─▒ Aray├╝z├╝ Kullan─▒m─▒

YOLO komut sat─▒r─▒ aray├╝z├╝ (CLI), Python ortam─▒na ihtiya├ž duymadan basit tek sat─▒rl─▒ komutlara izin verir. CLI herhangi bir ├Âzelle┼čtirme veya Python kodu gerektirmez. T├╝m g├Ârevleri terminalden basit├že ┼ču ┼čekilde ├žal─▒┼čt─▒rabilirsiniz yolo Komuta.



─░zle: Mastering Ultralytics YOLOv8 : CLI

├ľrnek

Ultralytics yolo komutlar─▒ a┼ča─č─▒daki s├Âzdizimini kullan─▒r:

yolo TASK MODE ARGS

Where   TASK (optional) is one of [detect, segment, classify]
        MODE (required) is one of [train, val, predict, export, track]
        ARGS (optional) are any number of custom 'arg=value' pairs like 'imgsz=320' that override defaults.
T├╝m ARGS'leri tam olarak g├Âr├╝n Yap─▒land─▒rma K─▒lavuzu veya ile yolo cfg

Ba┼člang─▒├ž learning_rate de─čeri 0,01 olan bir alg─▒lama modelini 10 epok boyunca e─čitin

yolo train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=10 lr0=0.01

G├Âr├╝nt├╝ boyutu 320'de ├Ânceden e─čitilmi┼č bir segmentasyon modeli kullanarak bir YouTube videosunu tahmin edin:

yolo predict model=yolov8n-seg.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=320

Val, parti boyutu 1 ve g├Âr├╝nt├╝ boyutu 640'ta ├Ânceden e─čitilmi┼č bir alg─▒lama modelidir:

yolo val model=yolov8n.pt data=coco8.yaml batch=1 imgsz=640

Bir YOLOv8n s─▒n─▒fland─▒rma modelini 224 x 128 g├Âr├╝nt├╝ boyutunda ONNX format─▒na aktar─▒n (G├ľREV gerekmez)

yolo export model=yolov8n-cls.pt format=onnx imgsz=224,128

S├╝r├╝m├╝ g├Ârmek, ayarlar─▒ g├Âr├╝nt├╝lemek, kontrolleri ├žal─▒┼čt─▒rmak ve daha fazlas─▒ i├žin ├Âzel komutlar ├žal─▒┼čt─▒r─▒n:

yolo help
yolo checks
yolo version
yolo settings
yolo copy-cfg
yolo cfg

Nerede?

  • TASK (iste─če ba─čl─▒) ┼čunlardan biridir [detect, segment, classify]. A├ž─▒k├ža ge├žilmezse YOLOv8 adresi tahmin etmeye ├žal─▒┼čacakt─▒r. TASK model t├╝r├╝nden.
  • MODE (gerekli) ┼čunlardan biridir [train, val, predict, export, track]
  • ARGS (iste─če ba─čl─▒) herhangi bir say─▒da ├Âzel arg=value gibi ├žiftler imgsz=320 varsay─▒lanlar─▒ ge├žersiz k─▒lar. Kullan─▒labilirlerin tam listesi i├žin ARGS bak─▒n─▒z Konfig├╝rasyon sayfa ve defaults.yaml GitHub kaynak.

Uyar─▒

Arg├╝manlar ┼ču ┼čekilde ge├žirilmelidir arg=val ├žiftleri, bir e┼čittir ile b├Âl├╝n├╝r = i┼čareti ve bo┼čluklarla s─▒n─▒rland─▒r─▒lm─▒┼č ├žiftler aras─▒nda. Kullanmay─▒n -- arg├╝man ├Ânekleri veya virg├╝ller , arg├╝manlar aras─▒nda.

  • yolo predict model=yolov8n.pt imgsz=640 conf=0.25 ┬á Ôťů
  • yolo predict model yolov8n.pt imgsz 640 conf 0.25 ┬á ÔŁî
  • yolo predict --model yolov8n.pt --imgsz 640 --conf 0.25 ┬á ÔŁî

Tren

YOLOv8n adresini 640 g├Âr├╝nt├╝ boyutunda 100 epok i├žin COCO8 veri k├╝mesi ├╝zerinde e─čitin. Kullan─▒labilir arg├╝manlar─▒n tam listesi i├žin Yap─▒land─▒rma sayfas─▒na bak─▒n.

├ľrnek

G├Âr├╝nt├╝ boyutu 640'ta 100 epok i├žin COCO8 ├╝zerinde YOLOv8n e─čitimine ba┼člay─▒n.

yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Yar─▒da kesilen bir e─čitime devam edin.

yolo detect train resume model=last.pt

Val

COCO8 veri k├╝mesi ├╝zerinde e─čitilmi┼č YOLOv8n model do─črulu─čunu do─črulay─▒n. Herhangi bir arg├╝man ge├žilmesine gerek yoktur. model e─čitimini s├╝rd├╝r├╝r data ve model ├Âznitelikleri olarak arg├╝manlar.

├ľrnek

Resmi bir YOLOv8n modelini do─črulay─▒n.

yolo detect val model=yolov8n.pt

├ľzel olarak e─čitilmi┼č bir modeli do─črulay─▒n.

yolo detect val model=path/to/best.pt

Tahmin Et

G├Âr├╝nt├╝ler ├╝zerinde tahminler y├╝r├╝tmek i├žin e─čitilmi┼č bir YOLOv8n modeli kullan─▒n.

├ľrnek

Resmi bir YOLOv8n modeli ile tahmin edin.

yolo detect predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

├ľzel bir model ile tahmin edin.

yolo detect predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

─░hracat

Bir YOLOv8n modelini ONNX, CoreML, vb. gibi farkl─▒ bir formata aktar─▒n.

├ľrnek

Resmi bir YOLOv8n modelini ONNX format─▒na aktar─▒n.

yolo export model=yolov8n.pt format=onnx

├ľzel olarak e─čitilmi┼č bir modeli ONNX bi├žiminde d─▒┼ča aktar─▒n.

yolo export model=path/to/best.pt format=onnx

Mevcut YOLOv8 d─▒┼ča aktarma formatlar─▒ a┼ča─č─▒daki tabloda yer almaktad─▒r. kullanarak herhangi bir formata d─▒┼ča aktarabilirsiniz. format arg├╝man─▒, yani format='onnx' veya format='engine'.

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

Tamam─▒ g├Âr├╝n export detaylar ─░hracat Sayfa.

Varsay─▒lan arg├╝manlar─▒ ge├žersiz k─▒lma

Varsay─▒lan arg├╝manlar, CLI i├žinde arg├╝man olarak ge├žirilerek ge├žersiz k─▒l─▒nabilir. arg=value ├çiftler.

┼×unlar i├žin bir alg─▒lama modeli e─čitin 10 epochs ile learning_rate . 0.01

yolo detect train data=coco8.yaml model=yolov8n.pt epochs=10 lr0=0.01

G├Âr├╝nt├╝ boyutu 320'de ├Ânceden e─čitilmi┼č bir segmentasyon modeli kullanarak bir YouTube videosunu tahmin edin:

yolo segment predict model=yolov8n-seg.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=320

├ľnceden e─čitilmi┼č bir alg─▒lama modelini parti boyutu 1 ve g├Âr├╝nt├╝ boyutu 640'ta do─črulay─▒n:

yolo detect val model=yolov8n.pt data=coco8.yaml batch=1 imgsz=640

Varsay─▒lan yap─▒land─▒rma dosyas─▒n─▒ ge├žersiz k─▒lma

Ge├žersiz k─▒labilirsiniz default.yaml ile yeni bir dosya ge├žirerek yap─▒land─▒rma dosyas─▒n─▒ tamamen cfg arg├╝manlar, yani cfg=custom.yaml.

Bunu yapmak i├žin ├Ânce default.yaml ile mevcut ├žal─▒┼čma direkt├Âr├╝n├╝zde yolo copy-cfg Komuta.

Bu yaratacakt─▒r default_copy.yamlolarak ge├žirebilece─činiz cfg=default_copy.yaml gibi herhangi bir ek arg├╝manla birlikte imgsz=320 bu ├Ârnekte:

├ľrnek

yolo copy-cfg
yolo cfg=default_copy.yaml imgsz=320


Created 2023-11-12, Updated 2024-06-10
Authors: glenn-jocher (18), Burhan-Q (3), RizwanMunawar (1), AyushExel (1), Laughing-q (1), shuizhuyuanluo@126.com (1)

Yorumlar