Ultralytics YOLO11 geldi! Yapay zekada neyin mümkün olduğunu yeniden tanımlayın!

YOLO11 ile tanışmak

YOLO11, bilgisayarla görmeyi yeni zirvelere taşıyan daha yetenekli ve çok yönlü bir model sunarak YOLO ailesi için yeni bir sayfa açıyor. Geliştirilmiş mimarisi ve gelişmiş yetenekleriyle model, Vision AI topluluğunun Ultralytics YOLOv8'de sevdiği poz tahmini ve örnek segmentasyonu gibi bilgisayarla görme görevlerini daha da yüksek performans ve hassasiyetle destekliyor. Ultralytics'in Kurucusu ve CEO'su Glenn Jocher, "YOLO11 ile gerçek dünya uygulamaları için hem güç hem de pratiklik sunan bir model geliştirmek üzere yola çıktık. Geliştirilmiş verimliliği ve doğruluğu, onu çeşitli sektörlerin karşılaştığı benzersiz zorluklara uyarlanabilen sağlam bir araç haline getiriyor. Vision AI topluluğunun yenilikçi çözümler yaratmak ve bilgisayarla görmeyi bir sonraki seviyeye taşımak için YOLO11'i nasıl kullandığını görmek için sabırsızlanıyorum."

‍

İşte YOLO11'in desteklediği bilgisayarla görme görevlerine bir bakış:

• Nesne algılama: Gözetim, otonom sürüş ve perakende analizi gibi uygulamalar için görüntü veya video karelerindeki nesneleri tanımlar ve konumlarını belirler, etraflarına sınırlayıcı kutular çizer.
  ‍
• Örnek segmentasyonu: Bir görüntüdeki tek tek nesnelerin piksel seviyesine kadar tanımlanmasını ve ayrılmasını içerir. Tıbbi görüntüleme ve üretimde kusur tespiti gibi uygulamalar için kullanışlıdır.
  ‍
• Görüntü sınıflandırma: Tüm görüntüleri önceden tanımlanmış sınıflara ayırarak e-ticarette ürün kategorizasyonu veya vahşi yaşam izleme gibi uygulamalar için ideal hale getirir.
  ‍
• Poz tahmini: Hareketleri veya pozları izlemek için bir görüntü veya video karesi içindeki belirli anahtar noktaları tespit eder, fitness takibi, spor analizi ve sağlık uygulamaları için faydalıdır.
  ‍
• Yönlendirilmiş nesne algılama (OBB): Döndürülmüş nesnelerin daha hassas bir şekilde konumlandırılmasına olanak tanıyan bir yönelim açısına sahip nesneleri algılar; bu özellikle hava görüntüleri, robotik ve depo otomasyonu görevleri için değerlidir.
  ‍
• Nesne Takibi: Ardışık video kareleri boyunca nesnelerin hareketini izler ve takip eder, bu da onu birçok gerçek zamanlı uygulama için gerekli kılar.

‍

YOLO11'i diğerlerinden ayıran nedir?

YOLO11, bu yılın başlarında YOLOv9 ve YOLOv10 'da sunulan ilerlemelerin üzerine geliştirilmiş mimari tasarımlar, geliştirilmiş özellik çıkarma teknikleri ve optimize edilmiş eğitim yöntemleri ekleyerek inşa edilmiştir. YOLO11'i gerçekten öne çıkaran şey, Ultralytics'in şimdiye kadar yarattığı en yetenekli modellerden biri haline getiren etkileyici hız, doğruluk ve verimlilik kombinasyonudur. Geliştirilmiş bir tasarıma sahip olan YOLO11, görüntülerden önemli desenleri ve ayrıntıları belirleme süreci olan daha iyi özellik çıkarımı sunarak zorlu senaryolarda bile karmaşık yönleri daha doğru bir şekilde yakalamayı mümkün kılar.

Dikkat çekici bir şekilde, YOLO11m, YOLOv8m'den %22 daha az parametre kullanırken COCO veri kümesinde daha yüksek bir Ortalama Hassasiyet (mAP) puanı elde ederek performanstan ödün vermeden hesaplama açısından daha hafif hale getiriyor. Bu, çalıştırması daha verimli olurken daha doğru sonuçlar verdiği anlamına gelir. Bunun da ötesinde, YOLO11, YOLOv10'a göre yaklaşık %2 daha hızlı çıkarım süreleri ile daha yüksek işlem hızları getirerek gerçek zamanlı uygulamalar için idealdir. 

‍

Kaynakları daha kolay kullanırken karmaşık görevlerin üstesinden gelmek ve büyük ölçekli modellerin performansını artırmak için tasarlanmıştır, bu da onu zorlu yapay zeka projeleri için mükemmel bir seçim haline getirir. Güçlendirme işlem hattında yapılan geliştirmeler eğitim sürecini de iyileştirerek, ister küçük projeler ister büyük ölçekli uygulamalar üzerinde çalışıyor olun, YOLO11'in farklı görevlere uyum sağlamasını kolaylaştırdı. 

Aslında, YOLO11 işlem gücü açısından son derece verimlidir ve hem bulut hem de uç cihazlarda dağıtım için mükemmel bir şekilde uygundur ve farklı ortamlarda esneklik sağlar. Basitçe söylemek gerekirse, YOLO11 sadece bir yükseltme değil; her türlü bilgisayarla görme zorluğunun üstesinden gelmek için daha iyi donatılmış, önemli ölçüde daha doğru, verimli ve esnek bir modeldir. İster otonom sürüş, gözetim, sağlık hizmetleri görüntülemesi, akıllı perakende veya endüstriyel kullanım durumları olsun, YOLO11 neredeyse tüm bilgisayarla görme uygulamalarına hitap edecek kadar çok yönlüdür.

YOLO11 sistemleriniz ve platformlarınız için hazır

YOLO11, halihazırda kullandığınız sistem ve platformlarla sorunsuz bir şekilde entegre olacak şekilde tasarlanmıştır. YOLOv8 tarafından sağlanan desteği temel alan YOLO11, eğitim, test ve dağıtım için çok çeşitli ortamlarla uyumludur. İster NVIDIA GPU'larla, ister uç cihazlarla çalışıyor olun, ister bulut platformlarında dağıtım yapıyor olun, YOLO11 iş akışınıza zahmetsizce uyum sağlayacak şekilde optimize edilmiştir.

Bu entegrasyonlar, YOLO11'i farklı sektörlere uyarlanabilir hale getiren ve işletmelerin modeli mevcut süreçlerinde kolayca uygulamalarına yardımcı olan harika eklentilerdir. Örneğin, YOLO11' i tarım için, özellikle de mahsul izleme için kullanmak istediğinizi varsayalım. Geniş tarlalarda bitki sağlığı sorunlarını gerçek zamanlı olarak tespit etmek için modeli dronlara yerleştirmeniz gerekebilir. Ancak güvenlik alanında çalışıyorsanız, nesne tespiti için birden fazla kamera akışını izlemek üzere YOLO11'i bulut tabanlı bir sistemle birlikte kullanmayı tercih edebilirsiniz.

‍

YOLO11 ile yapay zeka topluluğunu güçlendiriyoruz

Görsel yapay zeka topluluğu, YOLO11'in piyasaya sürülmesiyle heyecan verici gelişmeler bekleyebilir. Geliştirilmiş doğruluğu ve verimliliği sayesinde bu yeni model, mevcut uygulamaları dönüştürme ve yeni uygulamalar yaratma potansiyeline sahiptir. Bu ilerlemede önemli bir faktör Ultralytics HUB'dır. Ultralytics HUB, YOLO11 de dahil olmak üzere YOLO modellerinin eğitimini ve dağıtımını basitleştiren kullanıcı dostu bir platformdur. 

‍

Ultralytics HUB, kullanıcıların veri kümelerini yüklemelerine, önceden eğitilmiş bir dizi modele erişmelerine ve projelerini tek bir yerden yönetmelerine olanak tanıyarak geliştirme sürecini kolaylaştırır. HUB ayrıca işbirliğini destekleyerek ekiplerin yapay zeka projeleri üzerinde birlikte çalışmasını kolaylaştırır. Ultralytics HUB'ın diğer önemli özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Bulut eğitimi: Ultralytics HUB, ölçeklenebilirlik ve verimlilik için sorunsuz bulut tabanlı model eğitimi sunar.
  ‍
• Önceden eğitilmiş modeller: Platform, önceden eğitilmiş çeşitli YOLOv5, YOLOv8 ve YOLO11 modellerine erişim sağlar.
  ‍
• Model dışa aktarımı: Eğitilen modeller dağıtım için çeşitli formatlarda dışa aktarılabilir.
  ‍
• Entegrasyonlar: Ultralytics HUB, Roboflow, Google Colab ve Weights & Biases gibi platformlarla sorunsuz bir şekilde entegre olur.
  ‍
• Ayrıntılı dokümantasyon: Ultralytics HUB, kullanıcı desteği için kapsamlı kılavuzlar ve SSS'ler sunar.
  ‍
• Topluluk desteği: Sorular ve tartışmalar için aktif bir Discord topluluğu mevcuttur.

HUB'ın sezgisel tasarımı sayesinde hem deneyimli geliştiriciler hem de yeni başlayanlar hızla çalışmaya başlayabilir. Daha fazla geliştirici HUB aracılığıyla YOLO11'i kullandıkça, bilgisayarla görmenin sınırlarını zorlayan ve yapay zeka teknolojisinin geleceğini şekillendiren yüksek performanslı uygulamalarda bir artış bekleyebiliriz.

YOLO11 ile uygulamalı eğitim alın

Tıpkı YOLOv8 gibi, YOLO11 de yakında Ultralytics HUB ve Ultralytics Python paketi aracılığıyla denenebilecek. HUB'da oturum açabilir veya paketin nasıl kurulacağına ilişkin adım adım talimatlar için hızlı başlangıç kılavuzumuza göz atabilirsiniz. Yayınlandıktan sonra, özelliklerini keşfedebilecek, farklı veri kümeleriyle denemeler yapabilecek ve YOLO11'in çeşitli senaryolarda nasıl performans gösterdiğini görebileceksiniz. Yapay zeka topluluğunun YOLO11 ile etkileşime geçmesini ve gelişimine katkıda bulunmasını, geri bildirim sağlamasını veya üzerine inşa etmesini görmek için sabırsızlanıyoruz.

İster mevcut projeleri optimize etmek isteyen bir geliştirici ister yeni uygulamalar oluşturmakla ilgilenen biri olun, katılımınız yeniliği teşvik etmeye yardımcı olabilir. YOLO11'in tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için tartışmalara katılın, deneyimlerinizi paylaşın ve başkalarıyla işbirliği yapın. Gerçek dünyadaki zorlukların üstesinden gelmek ve yaratıcı fikirlerinizi hayata geçirmek için YOLO11'i nasıl kullandığınızı görmekten heyecan duyuyoruz!

YOLO11 ile yeni bir sayfa açılıyor

YOLO11, etkileyici doğruluk, hız ve verimliliği bir araya getiren bilgisayarla görmede bir sonraki adımdır. YV24'te duyurulan gelişmiş özellikleri, otonom araçlardan akıllı perakende çözümlerine kadar çeşitli gerçek zamanlı uygulamalar için çok yönlü olmasını sağlıyor. Yapay zeka topluluğu bu modeli keşfetmeye ve kullanmaya başladıkça, YOLO11'in inovasyonu teşvik edeceği ve yeni olasılıkları hayata geçireceği yaratıcı yolları görmekten heyecan duyuyoruz. Yapay zeka alanındaki en son gelişmeleri keşfetmek istiyorsanız, YOLO11'i deneyin ve bilgisayarla görme projelerinizi nasıl geliştirebileceğini görün!

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuza gidin ve aktif topluluğumuza katılın. Yapay zekanın sağlık ve tarım gibi alanlarda nasıl ilerleme kaydettiğini keşfedin.