Link to this sectionSuy luận trực tiếp với ứng dụng Streamlit sử dụng Ultralytics YOLO26#

Link to this sectionGiới thiệu#

Streamlit giúp việc xây dựng và triển khai các ứng dụng web tương tác trở nên đơn giản. Việc kết hợp Streamlit với Ultralytics YOLO26 cho phép thực hiện nhận diện đối tượng và phân tích theo thời gian thực ngay trên trình duyệt của bạn. Độ chính xác và tốc độ cao của YOLO26 đảm bảo hiệu suất liền mạch cho các luồng video trực tiếp, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng trong lĩnh vực an ninh, bán lẻ và nhiều lĩnh vực khác.

Watch: How to Build a Live Inference App with Ultralytics YOLO26 & Streamlit | Detection & Segmentation 🚀

Nuôi trồng thủy sản	Chăn nuôi

Nhận diện cá sử dụng Ultralytics YOLO26	Nhận diện động vật sử dụng Ultralytics YOLO26

Link to this sectionƯu điểm của Suy luận trực tiếp#

Nhận diện đối tượng thời gian thực liền mạch: Streamlit kết hợp với YOLO26 cho phép nhận diện đối tượng theo thời gian thực trực tiếp từ nguồn cấp dữ liệu webcam. Điều này cho phép phân tích và nắm bắt thông tin ngay lập tức, lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu phản hồi tức thì.
Triển khai thân thiện với người dùng: Giao diện tương tác của Streamlit giúp dễ dàng triển khai và sử dụng ứng dụng mà không cần kiến thức kỹ thuật chuyên sâu. Người dùng có thể bắt đầu suy luận trực tiếp chỉ với một cú nhấp chuột, tăng cường khả năng tiếp cận và tính dễ sử dụng.
Sử dụng tài nguyên hiệu quả: Các thuật toán được tối ưu hóa của YOLO26 đảm bảo xử lý tốc độ cao với tài nguyên tính toán tối thiểu. Hiệu quả này cho phép suy luận qua webcam mượt mà và đáng tin cậy ngay cả trên phần cứng tiêu chuẩn, giúp thị giác máy tính tiên tiến trở nên dễ tiếp cận hơn với đông đảo người dùng.

Link to this sectionMã ứng dụng Streamlit#

Cài đặt Ultralytics

Trước khi bắt đầu xây dựng ứng dụng, hãy đảm bảo bạn đã cài đặt gói Ultralytics Python.

pip install ultralytics

Suy luận sử dụng Streamlit với Ultralytics YOLO

yolo solutions inference

yolo solutions inference model="path/to/model.pt"

Các lệnh này khởi chạy giao diện Streamlit mặc định đi kèm với Ultralytics. Sử dụng yolo solutions help để xem các lệnh và đối số giải pháp khả dụng.

Lệnh này sẽ khởi chạy ứng dụng Streamlit trong trình duyệt web mặc định của bạn. Bạn sẽ thấy tiêu đề chính, tiêu đề phụ và thanh bên với các tùy chọn cấu hình. Chọn model YOLO26 bạn muốn, đặt ngưỡng tin cậy và ngưỡng NMS, rồi nhấp vào nút "Start" để bắt đầu nhận diện đối tượng theo thời gian thực.

Link to this sectionCách thức hoạt động#

Ở phía sau, ứng dụng Streamlit sử dụng mô-đun giải pháp Ultralytics để tạo giao diện tương tác. Khi bạn bắt đầu suy luận, ứng dụng sẽ:

Ghi lại video từ webcam hoặc tệp video được tải lên
Xử lý từng khung hình thông qua model YOLO26
Áp dụng nhận diện đối tượng với ngưỡng tin cậy và ngưỡng IoU đã chỉ định của bạn
Hiển thị cả khung hình gốc và khung hình đã chú thích theo thời gian thực
Tùy chọn cho phép theo dõi đối tượng nếu được chọn

Ứng dụng cung cấp giao diện sạch sẽ, thân thiện với người dùng cùng các nút điều khiển để điều chỉnh tham số model và bắt đầu/dừng suy luận bất cứ lúc nào.

Link to this sectionKết luận#

Bằng cách làm theo hướng dẫn này, bạn đã tạo thành công ứng dụng nhận diện đối tượng thời gian thực bằng cách sử dụng Streamlit và Ultralytics YOLO26. Ứng dụng này cho phép bạn trải nghiệm sức mạnh của YOLO26 trong việc phát hiện đối tượng thông qua webcam, với giao diện thân thiện với người dùng và khả năng dừng luồng video bất kỳ lúc nào.

Để cải thiện thêm, bạn có thể khám phá việc bổ sung các tính năng như ghi lại luồng video, lưu các khung hình đã chú thích hoặc tích hợp với các thư viện thị giác máy tính khác.

Link to this sectionChia sẻ suy nghĩ của bạn với cộng đồng#

Tham gia cùng cộng đồng để tìm hiểu thêm, xử lý sự cố và chia sẻ dự án của bạn:

Link to this sectionNơi tìm kiếm sự trợ giúp và hỗ trợ#

GitHub Issues: Truy cập kho lưu trữ GitHub của Ultralytics để đặt câu hỏi, báo cáo lỗi và đề xuất tính năng.
Máy chủ Discord của Ultralytics: Tham gia máy chủ Discord của Ultralytics để kết nối với những người dùng và nhà phát triển khác, nhận hỗ trợ, chia sẻ kiến thức và cùng thảo luận ý tưởng.

Link to this sectionTài liệu chính thức#

Tài liệu Ultralytics YOLO26: Tham khảo tài liệu YOLO26 chính thức để biết các hướng dẫn toàn diện và thông tin chi tiết về các tác vụ và dự án thị giác máy tính khác nhau.

Link to this sectionCâu hỏi thường gặp#

Link to this sectionLàm thế nào để thiết lập ứng dụng nhận diện đối tượng thời gian thực bằng Streamlit và Ultralytics YOLO26?#

Việc thiết lập ứng dụng nhận diện đối tượng thời gian thực với Streamlit và Ultralytics YOLO26 rất đơn giản. Trước tiên, hãy đảm bảo bạn đã cài đặt gói Ultralytics Python bằng cách sử dụng:

pip install ultralytics

Sau đó, bạn có thể tạo một ứng dụng Streamlit cơ bản để chạy suy luận trực tiếp:

Ứng dụng Streamlit

from ultralytics import solutions

inf = solutions.Inference(
    model="yolo26n.pt",  # you can use any model that Ultralytics supports, e.g., YOLO26, YOLOv10
)

inf.inference()

# Make sure to run the file using command `streamlit run path/to/file.py`

Để biết thêm chi tiết về thiết lập thực tế, hãy tham khảo phần Mã ứng dụng Streamlit trong tài liệu.

Link to this sectionĐâu là những ưu điểm chính khi sử dụng Ultralytics YOLO26 với Streamlit để nhận diện đối tượng thời gian thực?#

Sử dụng Ultralytics YOLO26 với Streamlit để nhận diện đối tượng thời gian thực mang lại một số ưu điểm:

Nhận diện thời gian thực liền mạch: Đạt được nhận diện đối tượng thời gian thực với độ chính xác cao trực tiếp từ nguồn cấp dữ liệu webcam.
Giao diện thân thiện với người dùng: Giao diện trực quan của Streamlit cho phép sử dụng và triển khai dễ dàng mà không cần kiến thức kỹ thuật chuyên sâu.
Hiệu quả tài nguyên: Các thuật toán được tối ưu hóa của YOLO26 đảm bảo xử lý tốc độ cao với tài nguyên tính toán tối thiểu.

Tìm hiểu thêm về các lợi ích này trong phần Ưu điểm của Suy luận trực tiếp.

Link to this sectionLàm thế nào để triển khai ứng dụng nhận diện đối tượng Streamlit trong trình duyệt web của tôi?#

Sau khi viết mã ứng dụng Streamlit tích hợp Ultralytics YOLO26, bạn có thể triển khai ứng dụng bằng cách chạy:

streamlit run path/to/file.py

Lệnh này sẽ khởi chạy ứng dụng trong trình duyệt web mặc định của bạn, cho phép bạn chọn các model YOLO26, đặt ngưỡng tin cậy và NMS, cũng như bắt đầu nhận diện đối tượng thời gian thực chỉ bằng một cú nhấp chuột. Để có hướng dẫn chi tiết, hãy tham khảo phần Mã ứng dụng Streamlit.

Link to this sectionMột số trường hợp sử dụng nhận diện đối tượng thời gian thực bằng Streamlit và Ultralytics YOLO26 là gì?#

Nhận diện đối tượng thời gian thực bằng Streamlit và Ultralytics YOLO26 có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực:

An ninh: Giám sát thời gian thực để phát hiện truy cập trái phép và các hệ thống báo động an ninh.
Bán lẻ: Đếm khách hàng, quản lý kệ hàng và theo dõi tồn kho.
Động vật hoang dã và Nông nghiệp: Giám sát động vật và tình trạng cây trồng cho các nỗ lực bảo tồn.

Để biết thêm các trường hợp sử dụng và ví dụ chuyên sâu, hãy khám phá Giải pháp Ultralytics.

Link to this sectionUltralytics YOLO26 so với các model nhận diện đối tượng khác như YOLOv5 và RCNN thì thế nào?#

Ultralytics YOLO26 cung cấp một số cải tiến so với các model trước đây như YOLOv5 và RCNN:

Tốc độ và Độ chính xác cao hơn: Cải thiện hiệu suất cho các ứng dụng thời gian thực.
Dễ sử dụng: Giao diện và quy trình triển khai được đơn giản hóa.
Hiệu quả tài nguyên: Tối ưu hóa để đạt tốc độ tốt hơn với yêu cầu tính toán tối thiểu.

Để có sự so sánh toàn diện, hãy xem Tài liệu Ultralytics YOLO26 và các bài đăng trên blog liên quan thảo luận về hiệu suất model.

Người đóng góp

GLglenn-jocher¹² RIRizwanMunawar⁸ PDpderrenger¹ MAMatthewNoyce¹ JKjk4e¹ AMambitious-octopus¹ RUrulosant¹

Đã tạo 5 thg 7, 2024Đã cập nhật Hôm kia