─░├žeri─če ge├ž

Kapsaml─▒ K─▒lavuz Ultralytics YOLOv5

Ultralytics YOLOv5 v7.0 afi┼č

YOLOv5 CI YOLOv5 Atıf Docker Çeker
Gradyanda ├çal─▒┼čt─▒r Colab'da A├ž Kaggle'da A├ž

Ultralytics'a ho┼č geldiniz YOLOv5­čÜÇ Dok├╝mantasyon! YOLOv5 devrim niteli─čindeki "You Only Look Once" nesne alg─▒lama modelinin be┼činci yinelemesi, ger├žek zamanl─▒ olarak y├╝ksek h─▒zl─▒, y├╝ksek do─črulukta sonu├žlar sunmak ├╝zere tasarlanm─▒┼čt─▒r.

PyTorch ├╝zerine in┼ča edilen bu g├╝├žl├╝ derin ├Â─črenme ├žer├ževesi, ├žok y├Ânl├╝l├╝─č├╝, kullan─▒m kolayl─▒─č─▒ ve y├╝ksek performans─▒ ile b├╝y├╝k bir pop├╝lerlik kazanm─▒┼čt─▒r. Belgelerimiz kurulum s├╝recinde size rehberlik eder, modelin mimari n├╝anslar─▒n─▒ a├ž─▒klar, ├že┼čitli kullan─▒m durumlar─▒n─▒ g├Âsterir ve bir dizi ayr─▒nt─▒l─▒ ├Â─čretici sa─člar. Bu kaynaklar, bilgisayarla g├Ârme projeleriniz i├žin YOLOv5 'un t├╝m potansiyelinden yararlanman─▒za yard─▒mc─▒ olacakt─▒r. Haydi ba┼člayal─▒m!

Ke┼čfedin ve ├ľ─črenin

─░┼čte size YOLOv5'un farkl─▒ y├Ânlerinde rehberlik edecek kapsaml─▒ e─čitimlerin bir derlemesi.

  • ├ľzel Verileri E─čit in ­čÜÇ ├ľNER─░LEN: YOLOv5 modelini ├Âzel veri k├╝meniz ├╝zerinde nas─▒l e─čitece─činizi ├Â─črenin.
  • En ─░yi E─čitim Sonu├žlar─▒ i├žin ─░pu├žlar─▒ Ôśś´ŞĆ: Model e─čitim s├╝recinizi optimize etmek i├žin pratik ipu├žlar─▒n─▒ ortaya ├ž─▒kar─▒n.
  • ├çoklu GPU E─čitimi: E─čitiminizi h─▒zland─▒rmak i├žin birden fazla GPU'dan nas─▒l yararlanaca─č─▒n─▒z─▒ anlay─▒n.
  • PyTorch Hub ­čîč YEN─░: PyTorch Hub ├╝zerinden ├Ânceden e─čitilmi┼č modelleri y├╝klemeyi ├Â─črenin.
  • TFLite, ONNX, CoreML, TensorRT D─▒┼ča Aktar ­čÜÇ: Modelinizi farkl─▒ formatlara nas─▒l d─▒┼ča aktaraca─č─▒n─▒z─▒ anlay─▒n.
  • NVIDIA Jetson platformu Da─č─▒t ─▒m─▒ ­čîč YEN─░: YOLOv5 modelinizi NVIDIA Jetson platformunda nas─▒l da─č─▒taca─č─▒n─▒z─▒ ├Â─črenin.
  • Test S├╝resi Art─▒rma (TTA): Modelinizin tahmin do─črulu─čunu art─▒rmak i├žin TTA'y─▒ nas─▒l kullanaca─č─▒n─▒z─▒ ke┼čfedin.
  • Model Toplama: Geli┼čmi┼č performans i├žin birden fazla modeli birle┼čtirme stratejisini ├Â─črenin.
  • Model Budama/Seyreklik: Budama ve seyreklik kavramlar─▒n─▒ ve daha verimli bir modelin nas─▒l olu┼čturulaca─č─▒n─▒ anlay─▒n.
  • Hiperparametre Evrimi: Daha iyi model performans─▒ i├žin otomatik hiperparametre ayarlama s├╝recini ke┼čfedin.
  • Dondurulmu┼č Katmanlar ile Transfer ├ľ─črenimi: YOLOv5 adresinde katmanlar─▒ dondurarak transfer ├Â─črenimini nas─▒l uygulayaca─č─▒n─▒z─▒ ├Â─črenin.
  • Mimari ├ľzeti ­čîč YOLOv5 modelinin yap─▒sal detaylar─▒n─▒ inceleyin.
  • Roboflow Veri K├╝melerii├žin: Veri k├╝mesi y├Ânetimi, etiketleme ve aktif ├Â─črenme i├žin Roboflow adresinin nas─▒l kullan─▒laca─č─▒n─▒ anlay─▒n.
  • ClearML Loglama ­čîč Model e─čitiminiz s─▒ras─▒nda verimli loglama i├žin ClearML adresini nas─▒l entegre edece─činizi ├Â─črenin.
  • YOLOv5 Neural Magic ile YOLOv5 modelinizi budamak ve nicelle┼čtirmek i├žin 'un Deepsparse ├Âzelli─čini nas─▒l kullanaca─č─▒n─▒z─▒ ke┼čfedin. Neural Magic
  • Comet G├╝nl├╝─če kaydetme ­čîč YEN─░: Geli┼čtirilmi┼č model e─čitimi g├╝nl├╝─č├╝ i├žin Comet adresinin nas─▒l kullan─▒laca─č─▒n─▒ ke┼čfedin.

Desteklenen Ortamlar

Ultralytics her biri CUDA, CUDNN gibi temel ba─č─▒ml─▒l─▒klarla ├Ânceden y├╝klenmi┼č bir dizi kullan─▒ma haz─▒r ortam sa─člar, Pythonve PyTorchProjelerinizi ba┼člatmak i├žin.

Proje Durumu

YOLOv5 CI

Bu rozet, t├╝m YOLOv5 GitHub Actions S├╝rekli Entegrasyon (CI) testlerinin ba┼čar─▒yla ge├žti─čini g├Âsterir. Bu CI testleri, YOLOv5 'un i┼člevselli─čini ve performans─▒n─▒ ├že┼čitli temel y├Ânlerden titizlikle kontrol eder: e─čitim, do─črulama, ├ž─▒kar─▒m, d─▒┼ča aktarma ve k─▒yaslamalar. Her 24 saatte bir ve her yeni i┼člemde yap─▒lan testlerle macOS, Windows ve Ubuntu ├╝zerinde tutarl─▒ ve g├╝venilir ├žal─▒┼čma sa─člarlar.


Ultralytics GitHub uzay Ultralytics LinkedIn uzay Ultralytics Twitter uzay Ultralytics YouTube uzay Ultralytics TikTok uzay Ultralytics Instagram uzay Ultralytics Discord

Ba─član─▒n ve Katk─▒da Bulun

YOLOv5 ile yolculu─čunuz yaln─▒z olmak zorunda de─čil. GitHub'daki canl─▒ toplulu─čumuza kat─▒l─▒n, LinkedIn'de profesyonellerle ba─člant─▒ kurun, sonu├žlar─▒n─▒z─▒ Twitter'da payla┼č─▒n ve YouTube'da e─čitim kaynaklar─▒ bulun. Daha ilgi ├žekici i├žerikler i├žin bizi TikTok ve Instagram 'da takip edin.

Katk─▒da bulunmak ister misiniz? Kod iyile┼čtirmeleri ve hata raporlar─▒ndan dok├╝mantasyon g├╝ncellemelerine kadar her t├╝rl├╝ katk─▒y─▒ memnuniyetle kar┼č─▒l─▒yoruz. Daha fazla bilgi i├žin katk─▒da bulunma y├Ânergelerimize g├Âz at─▒n.

YOLOv5 adresini kullanaca─č─▒n─▒z yenilik├ži yollar─▒ g├Ârmek i├žin heyecanl─▒y─▒z. Dal─▒┼č yap─▒n, deneyin ve bilgisayarla g├Ârme projelerinizde devrim yarat─▒n! ­čÜÇ



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (8), Burhan-Q (1), sergiuwaxmann (1)

Yorumlar