Ultralytics HUB ile özel modellerini nasıl eğitirsin
Ultralytics HUB ile özel YOLO modellerini nasıl zahmetsizce eğitebileceğini keşfet. Sezgisel platforma yönelik bu adım adım kılavuz; sorunsuz entegrasyon, gerçek zamanlı izleme ve bulut eğitimi hakkında bir genel bakış sunuyor.
Yapay zeka odaklı inovasyon için sürekli çabalarken, özel Ultralytics YOLO modellerinin eğitimini basitleştirmek için tasarlanmış bir platform olan Ultralytics HUB'a daha yakından bakarken bize katıl. İster deneyimli bir geliştirici ol ister yeni başlıyor ol, Ultralytics HUB bilgisayarlı görü modelleri oluşturmak ve yönetmek için sorunsuz bir deneyim sunar. Sadece birkaç tıklamayla kendi özel YOLO modellerini nasıl eğiteceğini keşfedelim.
Link to this sectionUltralytics HUB nedir?#
Ultralytics HUB, veri kümelerini, projelerini ve modellerini yönetmek için tasarlanmış kapsamlı bir platform olup makine öğrenimi modellerini eğitmeyi ve dağıtmayı kolaylaştırır.
Çeşitli platformlarla entegre olur, mobil uygulaması (hem Android hem de iOS üzerinde mevcut) aracılığıyla gerçek zamanlı güncellemeleri destekler ve yeni özelliklerle sürekli gelişir. Daha fazla teknik bilgi ve adım adım iş akışı için Bulutta Bilgisayarlı Görü Modelleri Eğitimi hakkındaki Medium makalemize göz at.
Link to this sectionUltralytics HUB ile çalışmaya başlarken#
Link to this sectionKullanıcı Dostu Arayüz#
Ultralytics HUB hakkında fark edeceğin ilk şey sezgisel arayüzüdür. Ana sayfa; veri kümelerine, projelere, modellere ve entegrasyonlara kolay erişim sağlar. Hala beta aşamasında olmasına rağmen, platform şimdiden bir dizi güçlü özelliğe sahip.
Link to this sectionVeri kümeleri ve modeller#
Ultralytics HUB, kıyaslama için yaygın olarak kullanılan VOC, COCO ve Simpsons gibi standart veri kümeleriyle önceden yüklenmiş olarak gelir. Bu veri kümeleri, COCO'nun 80 sınıf ve 140.000 görüntü içermesiyle oldukça büyüktür. Ancak platform, daha küçük veri kümelerini de destekleyerek her seviyeden kullanıcı için ideal hale gelir. Kendi özel veri kümeni yükleyebilir veya görüntü etiketleme ve veri kümesi hazırlama için Roboflow gibi harici araçlarla bağlantı kurabilirsin.
Link to this sectionBir proje oluşturma#
Ultralytics HUB'da yeni bir proje oluşturmak inanılmaz derecede basittir. İşte başlaman için adım adım kılavuz:
- Proje Oluştur: Projeni adlandırarak başla. Bu örnek için adına "Object Detection" diyelim.
- Veri Kümesi Seç: Mevcut seçeneklerden bir veri kümesi seç. Kolaylık olması açısından 14.000 görüntülü Simpsons veri kümesini kullanacağız.
- Model Seç: Bir YOLO modeli seç. Ultralytics HUB, YOLOv5 ve YOLOv8 dahil olmak üzere çeşitli modelleri destekler. Bu örnek için YOLOv8 nano modelini kullanacağız.
- Hiperparametreleri Ayarla: Epoch sayısı, görüntü boyutu ve batch boyutu gibi ayarları düzenle. Ayrıca GPU mu yoksa CPU mu kullanacağını seçebilir ve önbelleğe alma seçeneklerini yapılandırabilirsin.
Link to this sectionModeli eğitme#
Projen kurulduğunda, modeli eğitmek sadece bir tık uzağında. Ultralytics HUB birden fazla eğitim seçeneği sunar:
- Yerel Eğitim: Ultralytics'i yerel makinenize yükle ve eğitim betiğini çalıştır.
- Google Colab: Gerekli kodla önceden yapılandırılmış bir Google Colab not defteri aç. Bu seçenek kodlama gerektirmez ve bulutta sorunsuz bir şekilde çalışır.
- HUB Cloud: Ultralytics HUB Cloud Training, YOLO modellerini eğitmek için kodsuz bir çözüm sunar; kod bilmeyenler ve işletme sahipleri için mükemmeldir. İş akışı; veri kümesi yükleme, model seçimi ve bulut örneği kurulumunu içerir, böylece önceden eğitilmiş modelleri ince ayar yapmayı ve çeşitli uygulamalar için dışa aktarmayı kolaylaştırır.
Google Colab'da modeli eğitmek için:
- Ultralytics'i Yükle: not defterinde Ultralytics'i yüklemek için komutu çalıştır.
- Kurulum ve API Anahtarı: Kurulumu yapılandır ve API anahtarını gir.
- Eğitimi Başlat: Eğitim komutlarını yürüt, modelin eğitime başlayacaktır.
Şekil 1. Nicolai Nielsen, Ultralytics HUB üzerinde modellerin nasıl eğitileceğini özetliyor.
Link to this sectionEğitim ilerlemesini izleme#
Ultralytics HUB, modelinin eğitim ilerlemesinin gerçek zamanlı takibini sağlar. Doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve kayıp fonksiyonları gibi temel metrikleri izleyebilirsin. Platform ayrıca eğitim verilerini görselleştirerek modelinin zaman içinde nasıl geliştiğini görmeni sağlar.
Link to this sectionGelişmiş özellikler ve entegrasyonlar#
Link to this sectionBulut eğitimi ve Roboflow entegrasyonu#
Ultralytics HUB, kullanıcıların yerel bir kurulum gerektirmeden modelleri doğrudan bulutta eğitmelerine olanak tanıyan bulut eğitimini kullanıma sundu. Platform ayrıca görüntüleri etiketlemek ve veri kümeleri hazırlamak için Roboflow ile entegre olur. Bu entegrasyon, veri hazırlığından model eğitimine kadar olan iş akışını kolaylaştırır.
Link to this sectionMobil uygulama#
Ultralytics HUB uygulaması, gerçek zamanlı nesne algılamayı mobil cihazına getiriyor. Önceden eğitilmiş modelleri kullanan uygulama, iPhone 14 Pro'da saniyede 30 kare hızında çalışarak COCO veri kümesindeki nesneleri yüksek doğrulukla tespit edebilir. Bu özellik, modelleri gerçek dünya senaryolarında test etmek ve eğittiğin modellerin yeteneklerini sergilemek için mükemmeldir.
Link to this sectionToparlarken#
Ultralytics HUB, bilgisayarlı görü dünyasında bir devrim niteliğinde olup özel YOLO modellerini eğitmeyi her zamankinden daha kolay hale getiriyor. Kullanıcı dostu arayüzü, güçlü özellikleri ve sorunsuz entegrasyonları, onu hem geliştiriciler hem de araştırmacılar için olmazsa olmaz bir araç haline getiriyor. Modellerini yerel olarak, bulutta veya mobil uygulama ile hareket halindeyken eğitiyor ol, Ultralytics HUB ihtiyacını karşılar.
Öyleyse neden bekliyorsun? Bugün Ultralytics HUB dünyasına dal ve sadece birkaç tıklamayla makine öğrenimi projelerinin potansiyelini ortaya çıkar!
