Ultralytics YOLO için Kapsamlı Eğitimler
Ultralytics'in YOLO 🚀 Rehberlerine hoş geldiniz! Kapsamlı eğitimlerimiz, YOLO nesne algılama modelinin eğitim ve tahminden dağıtıma kadar çeşitli yönlerini kapsar. PyTorch üzerine inşa edilen YOLO, gerçek zamanlı nesne algılama görevlerinde olağanüstü hızı ve doğruluğu ile öne çıkar.
Derin öğrenme konusunda ister yeni başlayın ister uzman olun, eğitimlerimiz YOLO'nun bilgisayarla görme projeleriniz için uygulanması ve optimize edilmesine dair değerli bilgiler sunar. Hadi başlayalım!
İzle: Ultralytics YOLO11 Rehberlerine Genel Bakış
Rehberler
Ultralytics YOLO'nun farklı yönlerinde uzmanlaşmanıza yardımcı olacak derinlemesine rehberlerin bir derlemesi.
- YOLO Sık Karşılaşılan Sorunlar ⭐ ÖNERİLİR: Ultralytics YOLO modelleriyle çalışırken en sık karşılaşılan sorunlara pratik çözümler ve sorun giderme ipuçları.
- YOLO Performans Metrikleri ⭐ TEMEL: YOLO modellerinizin performansını değerlendirmek için kullanılan mAP, IoU ve F1 skoru gibi temel metrikleri anlayın. Algılama doğruluğunu ve hızını nasıl artıracağınıza dair pratik örnekler ve ipuçları içerir.
- YOLO İş Parçacığı Güvenli Çıkarım 🚀 YENİ: YOLO modelleriyle iş parçacığı güvenli bir şekilde çıkarım gerçekleştirme yönergeleri. Yarış durumlarını önlemek ve tutarlı tahminler sağlamak için iş parçacığı güvenliğinin önemi ve en iyi uygulamaları hakkında bilgi edinin.
- YOLO Veri Artırma 🚀 YENİ: Modelin sağlamlığını ve performansını artırmaya yönelik temel dönüşümlerden gelişmiş stratejilere kadar YOLO'daki tüm veri artırma tekniklerinde uzmanlaşın.
- Model Dağıtım Seçenekleri: YOLO model dağıtım formatlarına (ONNX, OpenVINO ve TensorRT gibi) genel bakış ve dağıtım stratejinizi belirlemek için her birinin artıları ve eksileri.
- K-Fold Çapraz Doğrulama 🚀 YENİ: K-Fold çapraz doğrulama tekniğini kullanarak model genellemesini nasıl geliştireceğinizi öğrenin.
- Hiperparametre Ayarlama 🚀 YENİ: Tuner sınıfını ve genetik evrim algoritmalarını kullanarak hiperparametreleri ince ayar yaparak YOLO modellerinizi nasıl optimize edeceğinizi keşfedin.
- SAHI Döşenmiş Çıkarım 🚀 YENİ: Yüksek çözünürlüklü görüntülerde nesne algılama için YOLO11 ile SAHI'nin dilimlenmiş çıkarım yeteneklerinden yararlanmaya ilişkin kapsamlı kılavuz.
- AzureML Hızlı Başlangıç 🚀 YENİ: Microsoft'un Azure Machine Learning platformunda Ultralytics YOLO modelleriyle çalışmaya başlayın. Bulutta nesne algılama projelerinizi nasıl eğiteceğinizi, dağıtacağınızı ve ölçeklendireceğinizi öğrenin.
- Conda Hızlı Başlangıç 🚀 YENİ: Ultralytics için bir Conda ortamı kurmak için adım adım kılavuz. Ultralytics paketini Conda ile verimli bir şekilde nasıl kuracağınızı ve kullanmaya başlayacağınızı öğrenin.
- Docker Hızlı Başlangıç 🚀 YENİ: Ultralytics YOLO modellerini Docker ile kurma ve kullanma konusunda eksiksiz kılavuz. Tutarlı geliştirme ve dağıtım için Docker'ı nasıl kuracağınızı, GPU desteğini nasıl yöneteceğinizi ve YOLO modellerini yalıtılmış konteynerlerde nasıl çalıştıracağınızı öğrenin.
- Raspberry Pi 🚀 YENİ: YOLO modellerini en son Raspberry Pi donanımında çalıştırmak için hızlı başlangıç eğitimi.
- NVIDIA Jetson 🚀 YENİ: YOLO modellerini NVIDIA Jetson cihazlarına dağıtmak için hızlı başlangıç kılavuzu.
- NVIDIA Jetson üzerinde DeepStream 🚀 YENİ: YOLO modellerini DeepStream ve TensorRT kullanarak NVIDIA Jetson cihazlarına dağıtmak için hızlı başlangıç kılavuzu.
- Triton Inference Server Entegrasyonu 🚀 YENİ: Ölçeklenebilir ve verimli derin öğrenme çıkarım dağıtımları için Ultralytics YOLO11'in NVIDIA'nın Triton Inference Server'ı ile entegrasyonuna dalın.
- Nesne Bölütleme Nesnelerini İzole Etme 🚀 YENİ: Ultralytics Bölütleme kullanarak görüntüdeki nesneleri nasıl çıkarılacağına ve/veya izole edileceğine dair adım adım tarif ve açıklama.
- Raspberry Pi üzerinde Edge TPU: Google Edge TPU, Raspberry Pi üzerinde YOLO çıkarımını hızlandırır.
- Bir Terminalde Çıkarım Görüntülerini Görüntüleme: Uzak Tünel veya SSH oturumları kullanırken çıkarım sonuçlarını görüntülemek için VSCode'un entegre terminalini kullanın.
- OpenVINO Gecikme Süresi ve Verimlilik Modları - En yüksek YOLO çıkarım performansı için gecikme süresi ve verimlilik optimizasyon tekniklerini öğrenin.
- ROS Hızlı Başlangıç 🚀 YENİ: Robotik uygulamalarda gerçek zamanlı nesne algılama için YOLO'yu Robot İşletim Sistemi (ROS) ile nasıl entegre edeceğinizi öğrenin, buna Nokta Bulutu ve Derinlik görüntüleri de dahildir.
- Bir Bilgisayar Görüşü Projesinin Adımları 🚀 YENİ: Hedefleri tanımlama, modelleri seçme, verileri hazırlama ve sonuçları değerlendirme dahil olmak üzere bir bilgisayar görüşü projesinde yer alan temel adımlar hakkında bilgi edinin.
- Bir Bilgisayar Görüşü Projesinin Hedeflerini Tanımlama 🚀 YENİ: Bilgisayar görüşü projeniz için net ve ölçülebilir hedefleri nasıl etkili bir şekilde tanımlayacağınızı öğrenin. İyi tanımlanmış bir problem ifadesinin önemini ve projeniz için nasıl bir yol haritası oluşturduğunu öğrenin.
- Veri Toplama ve Etiketleme 🚀 YENİ: Bilgisayar görüşü modelleriniz için yüksek kaliteli girdiler oluşturmak üzere veri toplama ve etiketleme için kullanılan araçları, teknikleri ve en iyi uygulamaları keşfedin.
- Etiketlenmiş Verileri Ön İşleme 🚀 YENİ: Normalleştirme, veri kümesi artırma, bölme ve keşifsel veri analizi (EDA) dahil olmak üzere YOLO11 kullanılarak bilgisayar görüşü projelerinde görüntü verilerini ön işleme ve artırma hakkında bilgi edinin.
- Model Eğitimi için İpuçları 🚀 YENİ: Bilgisayar görüşü modelinizi eğitiminizi kolaylaştırmak için batch boyutlarını optimize etme, karışık duyarlığı kullanma, önceden eğitilmiş ağırlıkları uygulama ve daha fazlası hakkında ipuçlarını keşfedin.
- Model Değerlendirme ve İnce Ayar Hakkında İçgörüler 🚀 YENİ: Bilgisayar görüşü modellerinizi değerlendirme ve ince ayar yapma stratejileri ve en iyi uygulamaları hakkında bilgi edinin. Optimum sonuçlar elde etmek için modelleri iyileştirme sürecini öğrenin.
- Model Test Etme Kılavuzu 🚀 YENİ: Bilgisayar görüşü modellerinizi gerçekçi ortamlarda test etme hakkında kapsamlı bir kılavuz. Proje hedefleri doğrultusunda doğruluğu, güvenilirliği ve performansı nasıl doğrulayacağınızı öğrenin.
- Model Dağıtımı için En İyi Uygulamalar 🚀 YENİ: Optimizasyon, sorun giderme ve güvenliğe odaklanarak, bilgisayar görüşü projelerinde modelleri verimli bir şekilde dağıtmak için ipuçları ve en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinin.
- Bilgisayar Görüşü Modelinizi Koruma 🚀 YENİ: Doğruluğu garanti etmek, anormallikleri tespit etmek ve veri kaymasını azaltmak için bilgisayar görüşü modellerini izleme, sürdürme ve belgeleme için temel uygulamaları anlayın.
Rehberlerimize Katkıda Bulunun
Topluluğun katkılarını memnuniyetle karşılıyoruz! Ultralytics YOLO'nun kılavuzlarımızda henüz ele alınmayan belirli bir konusunda uzmanlaştıysanız, uzmanlığınızı paylaşmanızı öneririz. Bir kılavuz yazmak, topluluğa geri vermenin ve belgelerimizi daha kapsamlı ve kullanıcı dostu hale getirmemize yardımcı olmanın harika bir yoludur.
Başlamak için lütfen bir Çekme İsteği (PR) 🛠️ nasıl açılacağına ilişkin yönergeler için Katkıda Bulunma Kılavuzumuzu okuyun. Katkılarınızı dört gözle bekliyoruz!
Ultralytics YOLO ekosistemini daha sağlam ve çok yönlü hale getirmek için birlikte çalışalım 🙏!
SSS
Ultralytics YOLO kullanarak özel bir nesne algılama modeli nasıl eğitirim?
Ultralytics YOLO ile özel bir nesne algılama modeli eğitmek basittir. Veri kümenizi doğru biçimde hazırlayarak ve Ultralytics paketini yükleyerek başlayın. Eğitimi başlatmak için aşağıdaki kodu kullanın:
Örnek
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo11n.pt") # Load a pre-trained YOLO model
model.train(data="path/to/dataset.yaml", epochs=50) # Train on custom dataset
yolo task=detect mode=train model=yolo11n.pt data=path/to/dataset.yaml epochs=50
Ayrıntılı veri kümesi biçimlendirmesi ve ek seçenekler için Model Eğitimi için İpuçları kılavuzumuza bakın.
YOLO modelimi değerlendirmek için hangi performans metriklerini kullanmalıyım?
YOLO modelinizin performansını değerlendirmek, etkinliğini anlamak için çok önemlidir. Temel metrikler arasında Ortalama Ortalama Hassasiyet (mAP), Kesişim Bölünme Üzerinden (IoU) ve F1 skoru bulunur. Bu metrikler, nesne algılama görevlerinin doğruluğunu ve kesinliğini değerlendirmeye yardımcı olur. Bu metrikler ve modelinizi nasıl geliştireceğiniz hakkında daha fazla bilgiyi YOLO Performans Metrikleri kılavuzumuzda bulabilirsiniz.
Bilgisayarla görme projelerim için neden Ultralytics HUB'ı kullanmalıyım?
Ultralytics HUB, YOLO modellerini yönetmeyi, eğitmeyi ve dağıtmayı basitleştiren kodsuz bir platformdur. Sorunsuz entegrasyonu, gerçek zamanlı takibi ve bulut eğitimini destekleyerek hem yeni başlayanlar hem de profesyoneller için idealdir. Ultralytics HUB hızlı başlangıç kılavuzumuzla özellikleri ve iş akışınızı nasıl kolaylaştırabileceği hakkında daha fazla bilgi edinin.
YOLO model eğitimi sırasında karşılaşılan yaygın sorunlar nelerdir ve bunları nasıl çözebilirim?
YOLO model eğitimi sırasında karşılaşılan yaygın sorunlar arasında veri biçimlendirme hataları, model mimarisi uyuşmazlıkları ve yetersiz eğitim verisi bulunur. Bunları ele almak için, veri kümenizin doğru biçimlendirildiğinden emin olun, uyumlu model sürümlerini kontrol edin ve eğitim verilerinizi artırın. Kapsamlı bir çözüm listesi için YOLO Yaygın Sorunlar kılavuzumuza bakın.
YOLO modelimi uç cihazlarda gerçek zamanlı nesne algılama için nasıl dağıtabilirim?
YOLO modellerini NVIDIA Jetson ve Raspberry Pi gibi uç cihazlarda dağıtmak, modeli TensorRT veya TFLite gibi uyumlu bir formata dönüştürmeyi gerektirir. Uç donanımda gerçek zamanlı nesne algılamaya başlamak için NVIDIA Jetson ve Raspberry Pi dağıtımları için adım adım kılavuzlarımızı izleyin. Bu kılavuzlar size kurulum, yapılandırma ve performans optimizasyonu konusunda yol gösterecektir.
