Ultralytics üretime geçmesinin neden daha kolay olduğunu keşfedin!

En yeni bilgisayar görme modelimiz olan Ultralytics , gerçek zamanlı bilgisayar görme çözümlerinin daha kolay uygulanmasını sağlayan bir adımdır. Diğer bir deyişle, deneysel aşamadan gerçek donanım üzerinde sürekli çalışan sistemlere daha sorunsuz bir geçiş sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Bilgisayar görüşü artık üretim, robotik, perakende ve altyapı gibi birçok gerçek dünya uygulamasında kullanılmaktadır. Bu sistemler test aşamasından günlük kullanıma geçerken, odak noktası bireysel model performansından modelin daha büyük bir yazılım sistemine ne kadar iyi uyum sağladığına kaymaktadır. Güvenilirlik, verimlilik ve entegrasyon kolaylığı gibi faktörler, doğruluk kadar önemlidir.

Bu değişim, bilgisayar görme modellerinin tasarlanma ve değerlendirilme şekli üzerinde önemli etkilere sahiptir. Üretimde başarı, yalnızca bir modelin neyi detect değil, aynı zamanda zaman içinde ne kadar kolay entegre edilebildiğine, uygulanabildiğine ve bakımının yapılabildiğine de bağlıdır.

YOLO26, bu pratik ihtiyaçlar göz önünde bulundurularak geliştirilmiştir. Uçtan uca çıkarım, kenar öncelikli performans ve daha basit entegrasyona odaklanarak, dağıtım sürecindeki karmaşıklığı azaltır. 

Bu makalede, Ultralytics araştırma ve üretim arasındaki boşluğu nasıl doldurduğunu ve özelliklerinin gerçek zamanlı bilgisayar görme sistemlerini gerçek dünya uygulamalarına daha kolay bir şekilde aktarmayı neden kolaylaştırdığını inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Bilgisayar görüşünde araştırma ile üretim arasındaki uçurum

Bilgisayar görüşü giderek daha yaygın hale geldikçe, birçok ekip araştırma aşamasını geçerek modelleri gerçek uygulamalarda kullanmaya başlıyor. Üretime doğru atılan bu bir sonraki adım, genellikle deney aşamasında görünmeyen zorlukları ortaya çıkarıyor.

Araştırma ortamlarında, modeller genellikle sabit veri kümeleri kullanılarak kontrollü ortamlarda test edilir. Bu testler doğruluğu ölçmek için yararlıdır, ancak bir modelin kullanıma sunulduktan sonra nasıl davranacağını tam olarak yansıtmaz. Üretimde, bilgisayar görme sistemleri canlı verileri işlemek, sürekli çalışmak ve diğer yazılımlarla birlikte gerçek donanım üzerinde çalışmak zorundadır.

Bir model üretim sisteminin parçası olduğunda, doğruluk dışındaki faktörler daha önemli hale gelir. Çıkarım boru hatları ek adımlar içerebilir; performans cihazlar arasında farklılık gösterebilir ve sistemlerin zaman içinde tutarlı bir şekilde çalışması gerekir. Bu pratik hususlar, uygulamalar ölçeklendikçe bir modelin ne kadar kolay entegre edilebileceğini ve bakımının yapılabileceğini etkiler.

Bu faktörler nedeniyle, araştırmadan üretime geçiş genellikle model sonuçlarını iyileştirmekten çok, dağıtım ve işletimi basitleştirmekle ilgilidir. Entegrasyonu daha kolay, hedef donanımda verimli bir şekilde çalışan ve öngörülebilir şekilde davranan modeller, üretime daha sorunsuz bir şekilde geçme eğilimindedir.

Ultralytics , bu geçişi göz önünde bulundurarak geliştirilmiştir. Dağıtım sürecindeki karmaşıklığı azaltmak, ekiplerin bilgisayar görme modellerini deneme aşamasından gerçek dünya üretimine daha verimli bir şekilde geçirmelerine yardımcı olur.

Uçtan uca çıkarım, Ultralytics dağıtımını kolaylaştırır.

Ultralytics kullanımı daha pratik olmasının temel nedenlerinden biri, uçtan uca çıkarım tasarımdır. Basitçe ifade etmek gerekirse, bu, modelin modelin dışındaki ek son işlem adımlarına bağlı kalmadan doğrudan nihai tahminler üretmek üzere tasarlandığı anlamına gelir.

Birçok geleneksel bilgisayar görme sisteminde, model çalışmayı bitirdiğinde çıkarım süreci sona ermez. Bunun yerine, model, kullanılmadan önce filtrelenip iyileştirilmesi gereken çok sayıda ara tahmin çıktısı üretir. 

Bu ek adımlar genellikle Non-Maximum Suppression (NMS) adı verilen ayrı bir son işlem aşamasında gerçekleştirilir ve bu da sistemin genel karmaşıklığını artırır. Üretim ortamlarında bu karmaşıklık bir sorun oluşturabilir. 

Son işlem adımları gecikmeyi artırabilir, donanım platformları arasında farklı davranabilir ve ek entegrasyon çalışması gerektirebilir. Ayrıca, sistemler ölçeklendikçe test edilmesi, bakımı yapılması ve tutarlılığı sağlanması gereken daha fazla bileşen getirirler.

YOLO26 farklı bir yaklaşım benimser. Yinelenen tahminleri çözmek ve model içinde nihai çıktıları üretmek, çıkarım sürecinde gereken adım sayısını azaltır. Bu, yönetilmesi gereken dış mantık daha az olduğu ve ortamlar arasında tutarsızlık olasılığı daha düşük olduğu için dağıtımı daha basit hale getirir.

Görüntü sistemleri kullanan ekipler için, bu uçtan uca, NMS tasarım entegrasyonu kolaylaştırır. Model, bir kez kullanıma sunulduktan sonra daha öngörülebilir bir şekilde çalışır ve dışa aktarılan modeller, yani hedef donanımda eğitim ortamı dışında çalıştırılmak üzere hazırlanmış sürümler, daha bağımsızdır. 

Sonuç olarak, geliştirme aşamasında test edilenler, üretimde çalışanlarla daha yakından eşleşir. Bu, Ultralytics gerçek yazılım sistemlerine entegrasyonunu kolaylaştırır ve büyük ölçekte dağıtımını basitleştirir.

Nakliye için tasarlanmış: Riski azaltan performans ve eğitim seçenekleri

Uçtan uca çıkarımın ötesinde, Ultralytics , üretim dağıtımını daha öngörülebilir hale getirmek için tasarlanmış bir dizi performans ve eğitim seçeneği içerir. 

Ultralytics sevkiyatını ve üretimde kullanımını kolaylaştıran bazı temel özellikler şunlardır:

• Kenar öncelikli performans: Ultralytics , yalnızca grafik işlem birimleri (GPU'lar) değil, merkezi işlem birimleri (CPU'lar) ve kenar donanımlarında da verimli bir şekilde çalışacak şekilde optimize edilmiştir. Karşılaştırıldığında Ultralytics YOLO11ile karşılaştırıldığında, YOLO26 nano modeli %43'e kadar daha hızlı CPU sahiptir, bu da onu hesaplama kaynaklarının sınırlı olabileceği üretim ortamları için daha uygun hale getirir.
  ‍
• Daha istikrarlı eğitim: YOLO26 , modelin zaman içinde nasıl öğreneceğini yönlendirmek için Progressive Loss Balancing (A şamalı Kayıp Dengeleme) adlı bir eğitim tekniği kullanır. Eğitimin ilk aşamalarında, modelin istikrarlı kalıpları öğrenebilmesi için daha fazla rehberlik sağlanır. Eğitim devam ettikçe, bu rehberlik, modelin üretimde kullanıldığında nasıl davranacağına uyacak şekilde kademeli olarak azaltılır. Bu yaklaşım, modellerin eğitilmesi veya yeniden eğitilmesi sırasında eğitimin daha sorunsuz ilerlemesine ve daha tutarlı sonuçlar elde edilmesine yardımcı olur.
  ‍
• Daha iyi küçük nesne algılama: Small-Target-Aware Label Assignment (STAL) adlı bir eğitim yöntemi de kullanılarak, modelin eğitim sırasında çok küçük nesneleri gözden kaçırmaması sağlanır. Bu, nesnelerin küçük veya uzak olduğu senaryolarda güvenilirliği artırır.
  ‍
• Yeni optimize edici: Yeni model , eğitim istikrarını ve tutarlılığını iyileştirmek için tasarlanmış MuSGD adlı bir eğitim optimize ediciyi de sunuyor. MuSGD, geleneksel Stokastik Gradyan İndirgeme (SGD) optimize ediciyi, büyük dil modeli eğitimindeki son gelişmelerden esinlenen fikirlerle birleştiriyor. Yalnızca daha hızlı eğitime odaklanmak yerine, modellerin yeniden eğitilmesi, ince ayar yapılması veya üretim kullanımı için güncellenmesi sırasında daha sorunsuz bir şekilde yakınsama ve daha öngörülebilir davranış sergilemelerine yardımcı oluyor.

‍

Genel olarak, bu yenilikler üretimde bilgisayar görme sistemlerinin uygulanmasının riskini ve karmaşıklığını azaltmaya yardımcı olur. Ultralytics , uç öncelikli performansı daha istikrarlı eğitim ve öngörülebilir model davranışıyla birleştirerek, ekiplerin geliştirme aşamasından gerçek dünya uygulamasına güvenle geçmelerini kolaylaştırır.

Ultralytics entegrasyon süreçlerini basitleştirir

Bir bilgisayar görme modelini uygulamak, nadiren sadece modelin kendisiyle ilgili bir iştir. Üretimde, ekipler modelleri eğitmek, çıkarım yapmak, performansı izlemek ve modelleri farklı platformlarda ve donanımlarda çalışacak formatlara aktarmak zorundadır. Bu süreçteki her ek araç veya özel komut dosyası, karmaşıklığı ve başarısızlık riskini artırır.

Ultralytics , bu adımları tek bir tutarlı iş akışına getirerek bu karmaşıklığı azaltmak için tasarlanmıştır. Tek bir kütüphane ile ekipler, YOLO26 gibi modelleri eğitebilir, tahminler yapabilir, sonuçları doğrulayabilir ve araçlar arasında geçiş yapmadan veya entegrasyon kodunu yeniden yazmadan dağıtım için modelleri dışa aktarabilir. 

Ayrıca, eğitim ve değerlendirmeden farklı donanım hedeflerine aktarım ve dağıtımına kadar tüm yaşam döngüsü boyunca çok çeşitli entegrasyonları destekler. Bu birleşik yaklaşım, üretim ortamlarında fark yaratır.

‍

Deneyler sırasında kullanılan komutlar ve arayüzler, dağıtım aşamasına da aktarılır. Bu sayede araştırma, mühendislik ve operasyon ekipleri arasındaki geçiş süreci daha sorunsuz hale gelir. YOLO26 modelleri, üretim sistemlerinde yaygın olarak kullanılan ONNX, TensorRT, CoreML, OpenVINO ve diğer formatlara doğrudan dönüştürülebildiğinden, modellerin dışa aktarılması da daha öngörülebilir hale gelir.

Yapıştırıcı kodu ve özel entegrasyon çalışmalarını en aza indiren Ultralytics , ekiplerin karmaşık boru hatlarını korumak yerine güvenilir uygulamalar oluşturmaya odaklanmasına yardımcı olur. Bu sayede, dağıtımları ölçeklendirmek, modelleri zaman içinde güncellemek ve geliştirme ve üretim ortamlarında tutarlı davranış sağlamak daha kolay hale gelir.

Ultralytics 'nın gerçek dünyadaki uygulamaları

Şimdi, Ultralytics güvenilir, üretime hazır bilgisayar görme yetenekleri gerektiren gerçek dünya uygulamalarında nasıl kullanılabileceğine bir göz atalım.

Ultralytics ile nakliye robotik görüntü sistemleri

Robotik sistemlerin güvenli ve etkili bir şekilde çalışması, hızlı ve güvenilir algılama yeteneğine bağlıdır. İster depoda hareket eden otonom bir mobil robot, ister bir üretim hattında nesneleri tutan bir robot kol olsun, görme modelleri minimum gecikmeyle tutarlı sonuçlar sunmalıdır. 

Ultralytics , detect , nesneleri tanıyabilir ve robotik donanım üzerinde doğrudan insan varlığını izleyebilir. Uçtan uca çıkarım tasarımı, robotik kontrol yazılımına entegrasyonu basitleştirerek, gerçek dünya ortamlarında sürekli çalışan görme yeteneklerinin dağıtımını kolaylaştırır.

Fabrika zeminlerinde Ultralytics kullanılması

Fabrika zeminlerinde, bilgisayar görüşü genellikle ekipmanı izlemek, ürünleri denetlemek ve süreçlerin güvenli çalışma sınırları içinde kalmasını sağlamak için kullanılır. YOLO26, detect , montaj adımlarını doğrulamak veya mekanik bileşenlerin track gerçek zamanlı olarak track için yerel endüstriyel donanımlara yerleştirilebilir. 

Kenar cihazlarda verimli bir şekilde çalışabilme özelliği, sistemlerin düşük gecikme süresi ve minimum altyapı yükü ile sürekli çalışması gereken üretim hatları için çok uygundur.

‍

Ultralytics drone'larda ve uzaktan kumandalı sistemlerde çalıştırma

Dronlar ve uzaktan kumanda sistemleri genellikle sınırlı güç ve güvenilir olmayan bağlantı ile çalışır. YOLO26, görsel verileri doğrudan cihazda işleyebilir ve uçuş sırasında inceleme, ölçüm veya izleme gibi görevleri yerine getirebilir. Görüntüleri yerel olarak analiz ederek, sistemler gerçek zamanlı olarak yanıt verebilir ve büyük miktarda veriyi merkezi bir konuma geri aktarma ihtiyacını azaltabilir.

Ultralytics ile akıllı şehir görüntü sistemlerini ölçeklendirme

Bir şehrin kavşaklara, kamu parklarına ve ulaşım merkezlerine kameralar yerleştirdiğini düşünün. Her konum farklı donanım kullanabilir ve farklı koşullarda çalışabilir, ancak görüntü sistemi yine de tutarlı bir şekilde çalışmalıdır. 

Ultralytics , trafik izleme, yaya algılama veya kamusal alan analizi gibi görevler için bu video akışlarını analiz etmeye yardımcı olabilir. Öngörülebilir dağıtım davranışı ve çoklu donanım platformlarını desteklemesi, geniş, dağıtılmış kentsel ortamlarda görüntü sistemlerinin kurulmasını, güncellenmesini ve bakımını kolaylaştırır.

‍

Neden daha kolay nakliye, Vision AI'nın iş modelini değiştiriyor? 

Birçok kuruluş için Vision AI ile ilgili en büyük zorluk, demoda çalışan bir model oluşturmak değildir. Bu çalışmayı, üretimde güvenilir bir şekilde çalışan bir sisteme dönüştürmektir. 

Dağıtım genellikle önemli mühendislik çabaları, sürekli bakım ve ekipler arası koordinasyon gerektirir, bu da projeleri yavaşlatabilir veya etkilerini sınırlayabilir. Modellerin gönderilmesi kolay olduğunda, bu durum iş denklemlerini değiştirir. 

Daha hızlı dağıtım, değer elde etme süresini kısaltır. Daha basit entegrasyon, mühendislik ve operasyonel maliyetleri düşürür. Ortamlar arasında daha öngörülebilir davranış, riski azaltır ve uzun vadeli planlamayı pratik hale getirir.

Ultralytics , bu faktörler göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır. Dağıtımı basitleştirmek ve üretimde tutarlı davranışı desteklemek, kuruluşların Vision AI'yı deneme aşamasından günlük kullanıma geçirmelerine yardımcı olur. İşletme liderleri için bu, bilgisayar görüşünü yüksek riskli bir araştırma çabası olmaktan çıkarmakla birlikte daha pratik ve güvenilir bir yatırım haline getirir.

Önemli çıkarımlar

Ultralytics , gerçek zamanlı bilgisayar görüşünün dağıtımını ve bakımını kolaylaştırarak araştırma ve üretim arasındaki boşluğu kapatmak için geliştirilmiştir. Uçtan uca tasarımı ve öncelikli performansı, Vision AI projelerini genellikle yavaşlatan karmaşıklığı azaltır. Bu sayede kuruluşlar daha hızlı hareket edebilir ve değeri daha çabuk görebilir.

Topluluğumuza katılın ve GitHub deposunu keşfederek yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin. Perakende sektöründe yapay zeka ve tarımda bilgisayar görüşü hakkında bilgi almak için çözüm sayfalarımızı inceleyin. Lisans seçeneklerimizi keşfedin ve bugün bilgisayar görüşü ile geliştirmeye başlayın!