─░├žeri─če ge├ž

YOLOv5 H─▒zl─▒ Ba┼člang─▒├ž ­čÜÇ

YOLOv5 ile ger├žek zamanl─▒ nesne alg─▒laman─▒n dinamik d├╝nyas─▒na do─čru yolculu─ča ├ž─▒k─▒n! Bu k─▒lavuz, YOLOv5'da ustala┼čmay─▒ hedefleyen yapay zeka merakl─▒lar─▒ ve profesyoneller i├žin kapsaml─▒ bir ba┼člang─▒├ž noktas─▒ olarak hizmet etmek ├╝zere haz─▒rlanm─▒┼čt─▒r. ─░lk kurulumdan geli┼čmi┼č e─čitim tekniklerine kadar her ┼čey elimizin alt─▒nda. Bu k─▒lavuzun sonunda, YOLOv5 'u projelerinize g├╝venle uygulayabilecek bilgiye sahip olacaks─▒n─▒z. Motorlar─▒ ate┼čleyelim ve YOLOv5'a do─čru y├╝kselelim!

Kurulum

Depoyu klonlayarak ve ortam─▒ kurarak ba┼člatma i├žin haz─▒rlan─▒n. Bu, gerekli t├╝m gereksinimlerin y├╝klenmesini sa─člar. ┼×unlara sahip oldu─čunuzu kontrol edin Python>=3.8.0 ve PyTorch>=1.8 kalk─▒┼ča haz─▒r.

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone repository
cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # install dependencies

PyTorch Hub ile ├ž─▒kar─▒m

Modellerin en son YOLOv5 s├╝r├╝m├╝nden sorunsuz bir ┼čekilde indirildi─či YOLOv5 PyTorch Hub ├ž─▒kar─▒m─▒n─▒n basitli─čini deneyimleyin.

import torch

# Model loading
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s")  # Can be 'yolov5n' - 'yolov5x6', or 'custom'

# Inference on images
img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg"  # Can be a file, Path, PIL, OpenCV, numpy, or list of images

# Run inference
results = model(img)

# Display results
results.print()  # Other options: .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.

detect.py ile ├ž─▒kar─▒m

Ko┼čum tak─▒m─▒ detect.py ├že┼čitli kaynaklar ├╝zerinde ├žok y├Ânl├╝ ├ž─▒kar─▒m i├žin. Otomatik olarak getirir modeller en son gelen YOLOv5 serbest b─▒rakma ve sonu├žlar─▒ kolayl─▒kla kaydeder.

python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0                               # webcam
                                               img.jpg                         # image
                                               vid.mp4                         # video
                                               screen                          # screenshot
                                               path/                           # directory
                                               list.txt                        # list of images
                                               list.streams                    # list of streams
                                               'path/*.jpg'                    # glob
                                               'https://youtu.be/LNwODJXcvt4'  # YouTube
                                               'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP stream

E─čitim

├ço─čalt─▒n YOLOv5 COCO ├Âl├ž├╝tlerini a┼ča─č─▒daki talimatlara g├Âre belirleyin. Gerekli olan modeller ve veri k├╝meleri do─črudan en son YOLOv5 serbest b─▒rakma. YOLOv5n/s/m/l/x'in bir V100 GPU ├╝zerinde e─čitilmesi tipik olarak s─▒ras─▒yla 1/2/4/6/8 g├╝n s├╝rmelidir (┼čunu unutmay─▒n ├çoklu GPU kurulumlar daha h─▒zl─▒ ├žal─▒┼č─▒r). M├╝mk├╝n olan en y├╝ksek performans─▒ kullanarak performans─▒ en ├╝st d├╝zeye ├ž─▒kar─▒n --batch-size veya kullan─▒n --batch-size -1 i├žin YOLOv5 AutoBatch ├Âzellik. A┼ča─č─▒daki parti boyutlar─▒ V100-16GB GPU'lar i├žin idealdir.

python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5n.yaml  --batch-size 128
                                                                 yolov5s                    64
                                                                 yolov5m                    40
                                                                 yolov5l                    24
                                                                 yolov5x                    16

YOLO e─či╠çti╠çm e─čri╠çleri╠ç

Sonu├ž olarak, YOLOv5 yaln─▒zca nesne alg─▒lama i├žin son teknoloji ├╝r├╝n├╝ bir ara├ž de─čil, ayn─▒ zamanda g├Ârsel anlama yoluyla d├╝nyayla etkile┼čim kurma ┼čeklimizi d├Ân├╝┼čt├╝rmede makine ├Â─čreniminin g├╝c├╝n├╝n bir kan─▒t─▒d─▒r. Bu k─▒lavuzda ilerlerken ve YOLOv5 adresini projelerinize uygulamaya ba┼člarken, ola─čan├╝st├╝ ba┼čar─▒lara imza atabilecek teknolojik bir devrimin ├Ân saflar─▒nda yer ald─▒─č─▒n─▒z─▒ unutmay─▒n. Daha fazla i├žg├Âr├╝ye veya di─čer vizyonerlerin deste─čine ihtiya├ž duyarsan─▒z, geli┼čen bir geli┼čtirici ve ara┼čt─▒rmac─▒ toplulu─čuna ev sahipli─či yapan GitHub depomuza davetlisiniz. Ke┼čfetmeye, yenilik yapmaya devam edin ve YOLOv5'un mucizelerinin tad─▒n─▒ ├ž─▒kar─▒n. Mutlu tespitler! ­čîá­čöŹ



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (3), Burhan-Q (1)

Yorumlar