الاستدلال المباشر مع تطبيق Streamlit باستخدام Ultralytics YOLO11

مقدمة

تعمل Streamlit على تبسيط إنشاء تطبيقات الويب التفاعلية ونشرها. يتيح الجمع بين هذا و Ultralytics YOLO11 إمكانية اكتشاف الكائنات وتحليلها في الوقت الفعلي مباشرة في متصفحك. تضمن الدقة والسرعة العالية لـ YOLO11 أداءً سلسًا لتدفقات الفيديو المباشرة، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات في مجالات الأمن والبيع بالتجزئة وما وراء ذلك.

شاهد: كيفية استخدام Streamlit مع Ultralytics في الوقت الفعلي رؤية الكمبيوتر في متصفحك

تربية الأحياء المائية	تربية الحيوانات
اكتشاف الأسماك باستخدام Ultralytics YOLO11	الكشف عن الحيوانات باستخدام Ultralytics YOLO11

ما هي مزايا الاستدلال المباشر؟

• اكتشاف سلس للأجسام في الوقت الفعلي: يمكّن Streamlit مع YOLO11 من اكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي مباشرةً من موجز كاميرا الويب الخاص بك. يتيح ذلك إجراء تحليل ورؤى فورية، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات التي تتطلب ملاحظات فورية.
• نشر سهل الاستخدام: تجعل واجهة Streamlit التفاعلية من السهل نشر التطبيق واستخدامه دون معرفة تقنية واسعة. يمكن للمستخدمين بدء الاستدلال المباشر بنقرة بسيطة، مما يعزز إمكانية الوصول وسهولة الاستخدام.
• استخدام فعال للموارد: تضمن خوارزميات YOLO11 المحسّنة معالجة عالية السرعة بأقل قدر من موارد الحوسبة. تتيح هذه الكفاءة استنتاجًا سلسًا وموثوقًا به من كاميرا الويب حتى على الأجهزة القياسية، مما يجعل رؤية الكمبيوتر المتقدمة في متناول جمهور أوسع.

كود تطبيق Streamlit

yolo solutions inference

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

from ultralytics import solutions

inf = solutions.Inference(
    model="yolo11n.pt",  # you can use any model that Ultralytics support, i.e. YOLO11, or custom trained model
)

inf.inference()

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

سيؤدي هذا إلى تشغيل تطبيق Streamlit في متصفح الويب الافتراضي الخاص بك. سترى العنوان الرئيسي والعنوان الفرعي والشريط الجانبي مع خيارات التكوين. حدد نموذج YOLO11 المطلوب، واضبط قيم الثقة و عتبات NMS، وانقر فوق الزر "ابدأ" لبدء الكشف عن الكائنات في الوقت الفعلي.

يمكنك اختياريًا توفير نموذج معين في Python:

from ultralytics import solutions

inf = solutions.Inference(
    model="yolo11n.pt",  # you can use any model that Ultralytics support, i.e. YOLO11, YOLOv10
)

inf.inference()

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

كيف يعمل؟

يستخدم تطبيق Streamlit، من وراء الكواليس، وحدة حلول Ultralytics لإنشاء واجهة تفاعلية. عندما تبدأ الاستدلال، يقوم التطبيق بما يلي:

1. يلتقط الفيديو من كاميرا الويب الخاصة بك أو ملف الفيديو الذي تم تحميله
2. يعالج كل إطار من خلال نموذج YOLO11
3. يطبق اكتشاف الكائنات بالثقة المحددة وعتبات IoU الخاصة بك
4. يعرض كلاً من الإطارات الأصلية والمشروحة في الوقت الفعلي
5. يتيح تتبع الكائنات اختياريًا إذا تم تحديده

يوفر التطبيق واجهة نظيفة وسهلة الاستخدام مع عناصر تحكم لضبط معلمات النموذج وبدء / إيقاف الاستدلال في أي وقت.

الخلاصة

باتباع هذا الدليل، تكون قد نجحت في إنشاء تطبيق للكشف عن الأجسام في الوقت الفعلي باستخدام Streamlit و Ultralytics YOLO11. يتيح لك هذا التطبيق تجربة قوة YOLO11 في الكشف عن الأجسام من خلال كاميرا الويب الخاصة بك، مع واجهة سهلة الاستخدام والقدرة على إيقاف بث الفيديو في أي وقت.

لإجراء المزيد من التحسينات، يمكنك استكشاف إضافة المزيد من الميزات مثل تسجيل بث الفيديو، أو حفظ الإطارات المشروحة، أو التكامل مع مكتبات رؤية الكمبيوتر الأخرى.

شارك أفكارك مع المجتمع

تفاعل مع المجتمع لمعرفة المزيد واستكشاف المشكلات ومشاركة مشاريعك:

أين تجد المساعدة والدعم

• مشكلات GitHub: قم بزيارة مستودع Ultralytics على GitHub لطرح الأسئلة والإبلاغ عن الأخطاء واقتراح الميزات.
• خادم Ultralytics Discord: انضم إلى خادم Ultralytics Discord للتواصل مع المستخدمين والمطورين الآخرين، والحصول على الدعم، وتبادل المعرفة، وتبادل الأفكار.

الوثائق الرسمية

• وثائق Ultralytics YOLO11: ارجع إلى وثائق YOLO11 الرسمية للحصول على أدلة شاملة ورؤى حول مهام ومشاريع رؤية الكمبيوتر المختلفة.

الأسئلة الشائعة

كيف يمكنني إعداد تطبيق للكشف عن الكائنات في الوقت الفعلي باستخدام Streamlit و Ultralytics YOLO11؟

يُعد إعداد تطبيق للكشف عن العناصر في الوقت الفعلي باستخدام Streamlit و Ultralytics YOLO11 أمرًا مباشرًا. أولاً، تأكد من تثبيت حزمة Ultralytics Python باستخدام:

pip install ultralytics

بعد ذلك، يمكنك إنشاء تطبيق Streamlit أساسي لتشغيل الاستدلال المباشر:

from ultralytics import solutions

inf = solutions.Inference(
    model="yolo11n.pt",  # you can use any model that Ultralytics support, i.e. YOLO11, YOLOv10
)

inf.inference()

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

yolo solutions inference

لمزيد من التفاصيل حول الإعداد العملي، راجع قسم كود تطبيق Streamlit في الوثائق.

ما هي المزايا الرئيسية لاستخدام Ultralytics YOLO11 مع Streamlit للكشف عن الكائنات في الوقت الفعلي؟

يوفر استخدام Ultralytics YOLO11 مع Streamlit للكشف عن الأجسام في الوقت الفعلي عدة مزايا:

• اكتشاف سلس في الوقت الفعلي: حقق دقة عالية واكتشافًا للكائنات في الوقت الفعلي مباشرةً من موجزات كاميرا الويب.
• واجهة سهلة الاستخدام: تتيح واجهة Streamlit البديهية سهولة الاستخدام والنشر دون معرفة تقنية واسعة.
• كفاءة الموارد: تضمن خوارزميات YOLO11 المحسّنة معالجة عالية السرعة بأقل قدر من الموارد الحسابية.

تعرف على المزيد حول هذه الفوائد في قسم مزايا الاستدلال المباشر.

كيف يمكنني نشر تطبيق للكشف عن الكائنات Streamlit في متصفح الويب الخاص بي؟

بعد ترميز تطبيق Streamlit الخاص بك ودمج Ultralytics YOLO11، يمكنك نشره عن طريق تشغيل:

streamlit run path/to/file.py

سيؤدي هذا الأمر إلى تشغيل التطبيق في متصفح الويب الافتراضي الخاص بك، مما يتيح لك تحديد نماذج YOLO11 وتعيين عتبات الثقة و NMS وبدء اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي بنقرة بسيطة. للحصول على دليل مفصل، راجع قسم كود تطبيق Streamlit.

ما هي بعض حالات الاستخدام للكشف عن الكائنات في الوقت الفعلي باستخدام Streamlit و Ultralytics YOLO11؟

يمكن تطبيق الكشف عن الكائنات في الوقت الفعلي باستخدام Streamlit و Ultralytics YOLO11 في قطاعات مختلفة:

• الأمان: المراقبة في الوقت الفعلي للوصول غير المصرح به و أنظمة إنذار الأمان.
• قطاع البيع بالتجزئة: عدّ العملاء، وإدارة الرفوف، و تتبع المخزون.
• الحياة البرية والزراعة: مراقبة الحيوانات وظروف المحاصيل من أجل جهود الحفظ.

لمزيد من حالات الاستخدام والأمثلة المتعمقة، استكشف حلول Ultralytics.

كيف تتم مقارنة Ultralytics YOLO11 بنماذج الكشف عن الكائنات الأخرى مثل YOLOv5 و RCNNs؟

يوفر Ultralytics YOLO11 العديد من التحسينات مقارنةً بالنماذج السابقة مثل YOLOv5 و RCNNs:

• سرعة ودقة أعلى: أداء مُحسَّن للتطبيقات في الوقت الفعلي.
• سهولة الاستخدام: واجهات مبسطة ونشر سهل.
• كفاءة الموارد: مُحسَّن لتحسين السرعة مع الحد الأدنى من المتطلبات الحسابية.

لإجراء مقارنة شاملة، تحقق من وثائق Ultralytics YOLO11 ومنشورات المدونة ذات الصلة التي تناقش أداء النموذج.

📅 أُنشئ منذ سنة واحدة ✏️ تم التحديث منذ 3 أشهر

تعليقات