Yolo11

מה זה

אתם מעלים תמונה או סרטון וידאו, בוחרים מודל YOLO11 מתוך רשימה נפתחת, ומקבלים חזרה את הקובץ עם התיחומים והזיהויים החזותיים שהופקו עליו. המערך כולל גם דוגמאות מובנות של תמונות שמאפשרות לבדוק את הדיוק בלחיצה אחת בלי לחפש קבצים משלכם.

מאחורי הקלעים רצה ספריית ultralytics עם ארכיטקטורת YOLO11 העדכנית, שתומכת בזיהוי עצמים, סגמנטציה של מופעים, נקודות מפתח שלד, סיווג ותיחום מכוון. הממשק נותן שליטה ידנית על סף הביטחון לזיהוי, סף החפיפה מסוג IoU, וכמות הזיהויים המקסימלית שתוצג בפריים יחיד עד 300 עצמים.

מתאים ל

• בדיקת זיהוי עצמים

  העלאת תמונות לבחינת דיוק התיחום של מודלי YOLO11 לפני שילובם בפרויקט.

• ניתוח סרטוני וידאו

  בדיקת ביצועי המודל על קטעי וידאו קצרים כדי לעקוב אחר זיהוי רציף בין פריימים.

• השוואת ספי זיהוי

  כוונון מהיר של ספי הביטחון והחפיפה לצפייה בהשפעתם על סינון רעשים בזמן אמת.

איפה זה נופל

היישום מתמקד אך ורק בהסקה חזותית על קבצים בודדים ואינו תומך בהזרמת וידאו חי ממצלמה. הוא אינו מציע אפשרויות לאימון מודלים, כוונון עדין או ייצוא נתונים מובנים כמו קואורדינטות JSON, אלא מחזיר אך ורק תמונה או וידאו מרונדרים.

איך משתמשים

בוחרים בסוג הקלט, גוררים תמונה או וידאו לחלון השמאלי, מכוונים את הסליידרים של הספים לפי הצורך, ולוחצים על Detect Objects. היישום רץ על מאיץ גרפי ייעודי מסוג zero-a10g, כך שזיהוי על תמונה בודדת מתבצע תוך שניות בודדות, אך עיבוד סרטוני וידאו ארוכים ייקח יותר זמן בהתאם לכמות הפריימים.

הרישיון

הרישיון של המרחב עצמו לא דווח בקוד או בתיעוד. המשמעות היא שאין הרשאה מוגדרת לשימוש מסחרי בקוד הממשק, והרצת תוכן רגיש או פרטי נעשית על אחריותכם בלבד.

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗