חדש תמונה, וידאו, קריינות ותמלול בקריאה אחת, בלי להריץ מודל. מנסים בלי שרת

GPT
Y

YOLO11 — הדגמה

קוד פתוח

Ultralyticsagpl-3.02024-09-30

  • gradio
  • ultralytics
  • yolo
  • object-detection
  • instance-segmentation

מריצים זיהוי עצמים ישירות בדפדפן על תמונות, קטעי וידאו או מצלמת רשת. מתאים למי שרוצה לבדוק יכולות של דגמי YOLO בלי להתקין ספריות מקומית.

  • 692 MBמשקל הקבצים
  • —הורדות בחודש
  • 52לייקים

מה זה

מעלים תמונה או קובץ וידאו, ואפשר גם לפתוח את מצלמת הרשת לזיהוי רציף. הפלט מציג את המדיה עם תיבות סימון מסביב לעצמים שזוהו, לצד שמות העצמים ורמת הוודאות של המודל לפי הבחירה שלכם.

מאחורי הקלעים רצה ספריית ultralytics עם מודלים מסדרת YOLO11, כשהגרסה שנבחרת כברירת מחדל היא yolo11n הקלה. הממשק נותן לשלוט ישירות בפרמטרים טכניים כמו סף ביטחון שמוגדר בהתחלה על 0.25, סף חפיפה של 0.7, ורזולוציית עיבוד שמתחילה ב־640 פיקסלים.

מתאים ל

  • בדיקת זיהוי על תמונות

    מעלים תמונה כדי לבדוק איך המודל מזהה עצמים בסביבות שונות ובאילו רמות ודאות.

  • ניתוח תנועה בווידאו

    מזינים קובץ וידאו קצר כדי לראות עקיבה ותיחום של עצמים לאורך כמה פריימים.

  • בדיקה בזמן אמת במצלמה

    מפעילים שידור ממצלמת הרשת כדי לבדוק תגובה של הדגם הקל מול עצמים בחדר.

איפה זה נופל

ההדגמה מוגבלת למודל זיהוי עצמים כללי בלבד. אם אתם צריכים לאמן מודל על נתונים שלכם, לחלץ מסכות סגמנטציה או להוציא קואורדינטות בצורה מסודרת דרך קוד, הממשק הזה לא יספיק. בנוסף, חומרת המעבד החלשה כאן לא משקפת את המהירות האמיתית שהמודל מספק כשמריצים אותו מקומית על כרטיס מסך.

שאלות
נפוצות

האם צריך לשלם כדי להשתמש בהדגמה?

לא. השימוש בממשק פתוח בחינם ישירות בדפדפן ולא דורש הרשמה או תשלום.

כמה זמן לוקח לקבל תוצאה?

תמונה בודדת מעובדת תוך שניות בודדות. קובצי וידאו ארוכים ייקחו משמעותית יותר זמן כי החומרה שמריצה את הממשק מבוססת על מעבד בלבד ללא כרטיס מסך ייעודי.

האם אפשר להריץ את המודל הזה על המחשב שלי?

כן. הקוד מסתמך על חבילת ultralytics, והממשק אף מקשר למחברות עבודה בחינם כמו Colab כדי להריץ את המודל באופן עצמאי.

במה הממשק שונה מהרצת המודל בקוד?

הממשק נותן רק לראות את התמונה הסופית המסומנת בעין. בריצה בקוד מקבלים גישה למערכים של הקואורדינטות, אינטגרציה עם מערכות אחרות ואפשרות לבצע אופטימיזציות מהירות.

איך מריצים

בוחרים לשונית לפי סוג המדיה, גוררים קובץ פנימה ולוחצים על הכפתור הראשי לעיבוד. במצלמת רשת מפעילים את השידור כדי לראות את התוצאות מול העדשה.

הסביבה הזו רצה על חומרת מעבד בסיסית, בלי מאיץ גרפי ייעודי. על תמונות בודדות זה עובד תוך שניות, אבל עיבוד של קובצי וידאו מלאים על מעבד כזה ייקח זמן מורגש.

pip install -U huggingface_hub
hf download Ultralytics/YOLO11

הרישיון

הקוד מפורסם תחת רישיון agpl-3.0. זהו רישיון קוד פתוח מחמיר שדורש ממי שמשלב אותו בשרתים או באפליקציות לשחרר את כל קוד המקור של המערכת תחת אותו רישיון. לגבי שמירת הקבצים שאתם מעלים, אין תיעוד מפורט בקוד מעבר לשמירה זמנית לצורך הריצה.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗