تكامل Roboflow

توفر Roboflow مجموعة من الأدوات المصممة لبناء ونشر نماذج رؤية الكمبيوتر. يمكنك دمج Roboflow في مراحل مختلفة من خط أنابيب التطوير الخاص بك باستخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) و SDKs الخاصة بها، أو استخدام واجهتها الشاملة لإدارة العملية من تجميع الصور إلى الاستدلال. تقدم Roboflow وظائف لتصنيف البيانات و تدريب النماذج و نشر النماذج، وتوفر مكونات لتطوير حلول رؤية الكمبيوتر المخصصة جنبًا إلى جنب مع أدوات Ultralytics.

يوضح هذا الدليل كيفية العثور على البيانات وتصنيفها وتنظيمها لتدريب نموذج Ultralytics YOLO11 مخصص باستخدام Roboflow.

• جمع البيانات لتدريب نموذج YOLO11 مخصص
• تحميل البيانات وتحويلها وتصنيفها لتنسيق YOLO11
• المعالجة المسبقة للبيانات وزيادتها لضمان قوة النموذج
• إدارة مجموعة البيانات لـ YOLO11
• تصدير البيانات بأكثر من 40 تنسيقًا لتدريب النموذج
• تحميل أوزان نموذج YOLO11 مخصصة للاختبار والنشر
• كيفية تقييم نماذج YOLO11
• مصادر التعلم
• عرض المشاريع
• الأسئلة الشائعة

جمع البيانات لتدريب نموذج YOLO11 مخصص

تقدم Roboflow خدمتين أساسيتين للمساعدة في جمع البيانات لنماذج Ultralytics YOLO: Universe و Collect. لمزيد من المعلومات العامة حول استراتيجيات جمع البيانات، راجع دليل جمع البيانات والتعليقات التوضيحية الخاص بنا.

Roboflow Universe

Roboflow Universe هو مستودع عبر الإنترنت يضم عددًا كبيرًا من مجموعات بيانات الرؤية.

باستخدام حساب Roboflow، يمكنك تصدير مجموعات البيانات المتوفرة على Universe. لتصدير مجموعة بيانات، استخدم زر "تنزيل مجموعة البيانات هذه" في صفحة مجموعة البيانات ذات الصلة.

للتوافق مع Ultralytics YOLO11، حدد "YOLO11" كتنسيق التصدير:

تتميز Universe أيضًا بصفحة تجمع نماذج YOLO العامة المضبوطة بدقة والتي تم تحميلها إلى Roboflow. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لاستكشاف النماذج المدربة مسبقًا للاختبار أو وضع العلامات التلقائي على البيانات.

Roboflow Collect

إذا كنت تفضل جمع الصور بنفسك، فإن Roboflow Collect هو مشروع مفتوح المصدر يتيح جمع الصور تلقائيًا عبر كاميرا ويب على الأجهزة الطرفية. يمكنك استخدام مطالبات نصية أو صور لتحديد البيانات المراد جمعها، مما يساعد في التقاط الصور الضرورية فقط لنموذج الرؤية الخاص بك.

تحميل البيانات وتحويلها وتصنيفها لتنسيق YOLO11

Roboflow Annotate هي أداة عبر الإنترنت لتسمية الصور لمهام الرؤية الحاسوبية المختلفة، بما في ذلك اكتشاف الكائنات و التصنيف و التجزئة.

لتسمية البيانات لنموذج Ultralytics YOLO (الذي يدعم الكشف وتقسيم المثيلات والتصنيف وتقدير الوضع و OBB)، ابدأ بإنشاء مشروع في Roboflow.

بعد ذلك، قم بتحميل صورك وأي تعليقات توضيحية موجودة من أدوات أخرى إلى Roboflow.

بعد التحميل، سيتم توجيهك إلى صفحة Annotate. حدد دفعة الصور التي تم تحميلها وانقر على "بدء التسمية" لبدء عملية التسمية.

أدوات التعليم

• توصيف المربعات المحيطة: اضغط B أو انقر على أيقونة المربع. انقر واسحب لإنشاء مربع إحاطة. ستظهر نافذة منبثقة تطالبك بتحديد فئة للتعليق التوضيحي.

• شرح المضلعات: يستخدم لـ تجزئة المثيل. اضغط P أو انقر على أيقونة المضلع. انقر على النقاط حول الكائن لرسم المضلع.

مساعد وضع العلامات (تكامل SAM)

يدمج Roboflow مساعد تسمية يعتمد على نموذج تقسيم أي شيء (SAM) لتسريع عملية التسمية المحتملة.

لاستخدام مساعد الملصقات، انقر فوق رمز المؤشر في الشريط الجانبي. سيتم تمكين SAM لمشروعك.

مرر مؤشر الفأرة فوق كائن ما، وقد يقترح SAM تعليقًا توضيحيًا. انقر لقبول التعليق التوضيحي. يمكنك تحسين خصوصية التعليق التوضيحي بالنقر داخل المنطقة المقترحة أو خارجها.

وضع العلامات

يمكنك إضافة علامات إلى الصور باستخدام لوحة العلامات في الشريط الجانبي. يمكن أن تمثل العلامات سمات مثل الموقع ومصدر الكاميرا وما إلى ذلك. تتيح لك هذه العلامات البحث عن صور معينة وإنشاء إصدارات مجموعات البيانات التي تحتوي على صور بعلامات معينة.

مساعدة في وضع العلامات (تعتمد على النموذج)

يمكن استخدام النماذج المستضافة على Roboflow مع Label Assist، وهي أداة تعAnnotation تلقائية تستفيد من نموذج YOLO11 المدرب الخاص بك لاقتراح التعAnnotation. أولاً، قم بتحميل أوزان نموذج YOLO11 الخاص بك إلى Roboflow (راجع الإرشادات أدناه). بعد ذلك، قم بتنشيط Label Assist بالنقر فوق رمز العصا السحرية في الشريط الجانبي الأيسر وتحديد النموذج الخاص بك.

اختر النموذج الخاص بك وانقر فوق "متابعة" لتمكين "مساعد التسمية":

عندما تفتح صورًا جديدة للتعليق التوضيحي، قد تقترح Label Assist تلقائيًا تعليقات توضيحية بناءً على تنبؤات النموذج الخاص بك.

إدارة مجموعة البيانات لـ YOLO11

يوفر Roboflow العديد من الأدوات لفهم وإدارة مجموعات بيانات الرؤية الحاسوبية الخاصة بك.

البحث في مجموعة البيانات

استخدم البحث في مجموعة البيانات للعثور على الصور بناءً على أوصاف نصية دلالية (مثل "البحث عن جميع الصور التي تحتوي على أشخاص") أو تسميات/علامات محددة. يمكنك الوصول إلى هذه الميزة بالنقر فوق "Dataset" في الشريط الجانبي واستخدام شريط البحث وعوامل التصفية.

على سبيل المثال، البحث عن صور تحتوي على أشخاص:

يمكنك تحسين عمليات البحث باستخدام العلامات عبر محدد "Tags":

فحص السلامة

قبل التدريب، استخدم Roboflow Health Check للحصول على رؤى حول مجموعة البيانات الخاصة بك وتحديد التحسينات المحتملة. يمكنك الوصول إليه عبر رابط الشريط الجانبي "Health Check". يوفر إحصائيات حول أحجام الصور وتوازن الفئات والخرائط الحرارية للتعليقات التوضيحية والمزيد.

قد يقترح فحص السلامة تغييرات لتحسين الأداء، مثل معالجة اختلالات الفئات المحددة في ميزة توازن الفئات. يعد فهم سلامة مجموعة البيانات أمرًا بالغ الأهمية لـ تدريب النموذج الفعال.

المعالجة المسبقة للبيانات وزيادتها لضمان قوة النموذج

لتصدير بياناتك، تحتاج إلى إنشاء إصدار مجموعة بيانات، وهي لقطة لمجموعة البيانات الخاصة بك في نقطة زمنية معينة. انقر فوق "إصدارات" في الشريط الجانبي، ثم "إنشاء إصدار جديد". هنا، يمكنك تطبيق خطوات المعالجة المسبقة و زيادة البيانات لتعزيز قوة النموذج.

لكل زيادة محددة، تتيح لك نافذة منبثقة ضبط معاييرها بدقة مثل السطوع. يمكن للزيادة المناسبة أن تحسن بشكل كبير من تعميم النموذج، وهو مفهوم أساسي تمت مناقشته في دليل نصائح تدريب النموذج الخاص بنا.

تصدير البيانات بأكثر من 40 تنسيقًا لتدريب النموذج

بمجرد إنشاء إصدار مجموعة البيانات الخاصة بك، يمكنك تصديرها بتنسيقات مختلفة مناسبة لتدريب النموذج. انقر فوق الزر "تصدير مجموعة البيانات" في صفحة الإصدار.

حدد تنسيق "YOLO11" للتوافق مع خطوط تدريب Ultralytics. أنت الآن جاهز لتدريب نموذج YOLO11 المخصص الخاص بك. ارجع إلى وثائق وضع تدريب Ultralytics للحصول على إرشادات مفصلة حول بدء التدريب باستخدام مجموعة البيانات التي قمت بتصديرها.

تحميل أوزان نموذج YOLO11 مخصصة للاختبار والنشر

يقدم Roboflow واجهة برمجة تطبيقات (API) قابلة للتطوير للنماذج المنشورة وحزم SDK متوافقة مع الأجهزة مثل NVIDIA Jetson و Luxonis OAK و Raspberry Pi والأنظمة القائمة على GPU. استكشف خيارات نشر النماذج المختلفة في أدلتنا.

يمكنك نشر نماذج YOLO11 عن طريق تحميل أوزانها إلى Roboflow باستخدام برنامج Python بسيط.

أنشئ ملف python جديدًا وأضف الكود التالي:

import roboflow  # install with 'pip install roboflow'

# Log in to Roboflow (requires API key)
roboflow.login()

# Initialize Roboflow client
rf = roboflow.Roboflow()

# Define your workspace and project details
WORKSPACE_ID = "your-workspace-id"  # Replace with your actual Workspace ID
PROJECT_ID = "your-project-id"  # Replace with your actual Project ID
VERSION = 1  # Replace with your desired dataset version number
MODEL_PATH = "path/to/your/runs/detect/train/"  # Replace with the path to your YOLO11 training results directory

# Get project and version
project = rf.workspace(WORKSPACE_ID).project(PROJECT_ID)
dataset = project.version(VERSION)

# Upload model weights for deployment
# Ensure model_path points to the directory containing 'best.pt'
project.version(dataset.version).deploy(
    model_type="yolov8", model_path=MODEL_PATH
)  # Note: Use "yolov8" as model_type for YOLO11 compatibility in Roboflow deployment

print(f"Model from {MODEL_PATH} uploaded to Roboflow project {PROJECT_ID}, version {VERSION}.")
print("Deployment may take up to 30 minutes.")

في هذا الكود، استبدل your-workspace-id, your-project-id، ستستمر دالة VERSION رقم، و ال MODEL_PATH مع القيم الخاصة بحساب Roboflow الخاص بك، والمشروع، ودليل نتائج التدريب المحلي. تأكد من MODEL_PATH يشير بشكل صحيح إلى الدليل الذي يحتوي على التدريب الخاص بك best.pt ملف الأوزان (weights file).

عند تشغيل الكود أعلاه، سيُطلب منك المصادقة (عادةً عبر مفتاح API). بعد ذلك، سيتم تحميل النموذج الخاص بك، وسيتم إنشاء نقطة نهاية API لمشروعك. قد تستغرق هذه العملية ما يصل إلى 30 دقيقة حتى تكتمل.

لاختبار النموذج الخاص بك والعثور على إرشادات النشر لحزم SDK المدعومة، انتقل إلى علامة التبويب "Deploy" في الشريط الجانبي Roboflow. في الجزء العلوي من هذه الصفحة، ستظهر أداة تتيح لك اختبار النموذج الخاص بك باستخدام كاميرا الويب أو عن طريق تحميل الصور أو مقاطع الفيديو.

يمكن أيضًا استخدام النموذج الذي تم تحميله كمساعد في وضع العلامات، واقتراح التعليقات التوضيحية على الصور الجديدة بناءً على تدريبه.

كيفية تقييم نماذج YOLO11

يوفر Roboflow ميزات لتقييم أداء النموذج. يعد فهم مقاييس الأداء أمرًا بالغ الأهمية لتكرار النموذج.

بعد تحميل النموذج، يمكنك الوصول إلى أداة تقييم النموذج عبر صفحة النموذج الخاص بك على لوحة معلومات Roboflow. انقر على "عرض التقييم التفصيلي".

تعرض هذه الأداة مصفوفة الارتباك التي توضح أداء النموذج ومخطط تحليل متجه تفاعلي باستخدام CLIP تضمينات. تساعد هذه الميزات في تحديد مجالات تحسين النموذج.

النافذة المنبثقة لمصفوفة الارتباك:

مرر مؤشر الفأرة فوق الخلايا لرؤية القيم، وانقر فوق الخلايا لعرض الصور المقابلة مع تنبؤات النموذج وبيانات الحقيقة الأساسية.

انقر فوق "تحليل المتجهات" للحصول على مخطط مبعثر يوضح تشابه الصورة بناءً على تضمينات CLIP. الصور الأقرب معًا متشابهة دلاليًا. تمثل النقاط الصور، ملونة من الأبيض (أداء جيد) إلى الأحمر (أداء ضعيف).

تحليل المتجهات يساعد في:

• تحديد تجمعات الصور.
• تحديد دقيق للمجموعات التي يكون أداء النموذج فيها ضعيفًا.
• فهم أوجه التشابه بين الصور التي تسبب ضعف الأداء.

مصادر التعلم

استكشف هذه الموارد لمعرفة المزيد حول استخدام Roboflow مع Ultralytics YOLO11:

• تدريب YOLO11 على مجموعة بيانات مخصصة (Colab): دفتر Google Colab تفاعلي يرشدك خلال تدريب YOLO11 على بياناتك.
• وثائق YOLO11: تعرف على تدريب وتصدير ونشر نماذج YOLO11 داخل إطار عمل Ultralytics.
• مدونة Ultralytics: مقالات مميزة حول رؤية الكمبيوتر، بما في ذلك تدريب YOLO11 وأفضل ممارسات التعليقات التوضيحية.
• قناة Ultralytics على YouTube: تقدم أدلة فيديو متعمقة حول موضوعات رؤية الكمبيوتر، من تدريب النموذج إلى وضع العلامات التلقائي و النشر.

عرض المشاريع

ملاحظات من المستخدمين الذين يجمعون بين Ultralytics YOLO11 و Roboflow:

الأسئلة الشائعة

الأسئلة الشائعة

كيف يمكنني تسمية البيانات لنماذج YOLO11 باستخدام Roboflow؟

استخدم Roboflow Annotate. أنشئ مشروعًا، وحمّل الصور، واستخدم أدوات التعليق (B لـ المربعات المحيطة, P للمضلعات) أو مساعد التسمية المستند إلى SAM لتسمية أسرع. تتوفر خطوات تفصيلية في قسم تحميل البيانات وتحويلها وتصنيفها.

ما الخدمات التي تقدمها Roboflow لجمع بيانات تدريب YOLO11؟

يوفر Roboflow كلاً من Universe (الوصول إلى العديد من مجموعات البيانات) و Collect (جمع الصور تلقائيًا عبر كاميرا الويب). يمكن أن يساعد ذلك في الحصول على بيانات التدريب اللازمة لنموذج YOLO11 الخاص بك، واستكمال الاستراتيجيات الموضحة في دليل جمع البيانات الخاص بنا.

كيف يمكنني إدارة وتحليل مجموعة بيانات YOLO11 الخاصة بي باستخدام Roboflow؟

استخدم ميزات Roboflow للبحث عن مجموعات البيانات ووضع العلامات عليها والتحقق من سلامتها. يبحث البحث عن الصور عن طريق النص أو العلامات، بينما يحلل التحقق من السلامة جودة مجموعة البيانات (توازن الفئات وأحجام الصور وما إلى ذلك) لتوجيه التحسينات قبل التدريب. راجع قسم إدارة مجموعة البيانات للحصول على التفاصيل.

كيف يمكنني تصدير مجموعة بيانات YOLO11 الخاصة بي من Roboflow؟

أنشئ نسخة لمجموعة البيانات في Roboflow، وطبّق المعالجة المسبقة المطلوبة والزيادات، ثم انقر على "تصدير مجموعة البيانات" وحدد تنسيق YOLO11. العملية موضحة في قسم تصدير البيانات. هذا يهيئ بياناتك للاستخدام مع خطوط تدريب Ultralytics.

كيف يمكنني دمج ونشر نماذج YOLO11 مع Roboflow؟

قم بتحميل أوزان YOLO11 المدربة الخاصة بك إلى Roboflow باستخدام برنامج python النصي المتوفر. يؤدي هذا إلى إنشاء نقطة نهاية API قابلة للنشر. راجع قسم تحميل الأوزان المخصصة للحصول على البرنامج النصي والإرشادات. استكشف المزيد من خيارات النشر في وثائقنا.

📅 أُنشئ منذ سنة واحدة ✏️ تم التحديث منذ 3 أشهر

تعليقات