Ultralytics YOLOv8 adresinin 1. yıldönümünde, etkisi, tüm belgelerin nerede bulunabileceği, tren modelleri ve çok daha fazlası üzerine düşünüyoruz!
Bugün, 10 Ocak 2024'te, "Türkiye'nin En Büyük Otomobili "nin lansmanının üzerinden bir yıl geçti. Ultralytics YOLOv8ve şimdi kutlama zamanı! Dönüm noktalarının yaşandığı ve mümkün olanın sınırlarının zorlandığı heyecan verici bir yıl oldu. 2023'ün önemli olaylarını ve 2024'te sırada neler olduğunu gözden geçirirken bize katılın.
YOLOv8 bilgisayarla görme meraklıları ve genel olarak topluluk tarafından sıcak bir şekilde karşılandı. Geçtiğimiz yıl içinde Ultralytics paketi 20 milyondan fazla kez indirildi ve sadece Aralık ayında 4 milyon indirme ile rekor kırıldı. Kurucumuz ve CEO'muz Glenn Jocher, YOLOv8 'a olan ilginin artmaya devam ettiğini ve her gün her saniye 1.000'den fazla çıkarım işinin başlatıldığını paylaşmaktan mutluluk duyuyor!
İlgi ve merak uyandırmanın ötesinde, YOLOv8 pratik, gerçek dünya uygulamalarında da etkili olduğunu kanıtladı. Bu yıl, çeşitli sektörlerde ve alanlarda 5 milyon kullanıcının ve 15 milyar etkinliğin YOLOv8 'dan yararlandığını gördük. Gözetim sistemlerinin iyileştirilmesinden sağlık, tarım veya üretim alanlarındaki yenilikçi gelişmelere kadar YOLOv8 küresel çapta sektörlerde devrim yaratıyor.
YOLOv8 'u size daha da yakınlaştırıyoruz! Dokümantasyonumuz şu anda 11 dilde, 200'den fazla doküman sayfasıyla mevcut ve çeşitli topluluğumuzun ihtiyaçlarını daha iyi karşılamak için sürekli genişliyor! Belgelerimiz, aşağıdaki gerçek dünya projeleri için kılavuzlardan oluşmaktadır:
Dokümanlar ayrıca Ultralytics 'un çeşitli veri kümeleri için sağladığı desteği de göstermektedir. Örneğin, yakın zamanda 600 sınıflı Open Images V7 veri kümesi desteklenen veri kümeleri listesine eklendi. Ayrıca, Open Images V7 veri kümesi için önceden eğitilmiş bir modeli denemeniz için kullanıma sunduk!
Kullanıcılar, önceden eğitilmiş modelleri kullanmanın ötesinde, çok özel iş sorunlarını çözen özel bilgisayarla görme çözümleri de aramaktadır. Özel veriler üzerinde YOLOv8 modellerini eğitme yeteneği önemli bir avantaj olarak ortaya çıkmıştır ve 2023 yılında 19 milyon YOLOv8 modelinin eğitildiği şaşırtıcı bir sayıdır. Bu modellerin %64'ü nesne tespiti, %20'si görüntü segmentasyonu, %15'i poz tahmini ve %1'i görüntü sınıflandırması olmak üzere çeşitli görevler için eğitilmiştir.
Bu rakamlar kısmen mümkün çünkü Ultralytics'no-code ML platformu sayesinde herkes YOLOv8 'u eğitebilir, Ultralytics HUB - kodlama uzmanlıklarından bağımsız olarak. Hem web hem de mobil üzerinden erişilebilen Ultralytics HUB adresinde herhangi bir koda ihtiyaç duymadan hızlı bir şekilde gelişmiş modeller oluşturabilir ve eğitebilirsiniz. YOLOv8 'un başarılarını kutlarken, Ultralytics HUB 'un geçtiğimiz yıl içinde nasıl geliştiğine de bir göz atalım.
2023 harika bir yıl oldu Ultralytics HUBHer biri bizi daha iyi işlevsellik ve kullanıcı deneyimine yönlendiren 84 etkili sürüm güncellemesi ile. Sorunsuz işbirliği için 'Teams', gelişmiş yetenekler için Pro HUB sürümümüz, finansal huzurunuz için daha net bir fatura geçmişi ve yeni bir kullanıcı geri bildirim sistemi gibi önemli özellikleri tanıttık.
Modellerinizi yönetmek hiç bu kadar kolay olmamıştı. Artık bir proje üzerinde çalışırken modelleri karşılaştırabilir ve taşıyabilirsiniz. Size esnek model dışa aktarma seçenekleri ve çok daha fazlasını sunmak için daha fazla formatı etkinleştirdik.
Yeni ve geliştirilmiş özelliklerin yanı sıra, mevcut özellikleri iyileştirmek için de çok fazla zaman ve enerji harcanmıştır. Örneğin, öncelikli yükleme sayesinde platform şimşek gibi hızlı açılıyor. HUB'nin markası ve kullanıcı deneyimi görsel olarak çarpıcı bir deneyim için yeniden tasarlandı ve kullanıcı kontrol panelinde daha sorunsuz bir başlangıç için hızlı bağlantılar ve bir giriş videosu var.
API anahtar yönetimi daha da güvenli olacak şekilde yenilendi ve platform daha sorunsuz bir ileri geri deneyimi için Ultralytics Uygulaması ile entegre edildi. Ve bu sadece birkaçından bahsetmek için!
2024'e adım atarken, HUB 'un devam eden desteğiniz ve katkılarınızla daha da büyüdüğünü görmekten heyecan duyuyoruz. Gelin YOLOv8 için sırada ne olduğunu birlikte keşfedelim!
Aşağıdakiler de dahil olmak üzere en son gelişmeleri keşfedin YOLOv8.1 serbest bırakmave 2024 yılında Ultralytics 'u nelerin beklediğini keşfedin!
YOLOv8'un birinci yıldönümü için tam zamanında, Ultralytics Explorer adında YOLOv8 özellikli yeni bir araçla çıkıyoruz. Bu yenilikçi araç, kullanıcıların veri kümelerini keşfetme ve veri kümeleriyle etkileşim kurma biçimlerini değiştirmeyi vaat ediyor. Veri kümelerinizi SQL sorguları, vektör benzerlik araması ve semantik arama kullanarak filtreleyebilmek ve arayabilmek için Ultralytics Explorer API'sini veya GUI'yi kullanabilirsiniz.
Ultralytics Explorer'ın heyecan verici özelliklerinden biri de görüntü eşleştirmedir. Örneğin, veri setinizdeki bir görüntüyü seçebilir ve veri setinizde bu görüntüye benzeyen tüm görüntüleri bulabilirsiniz. Bu, veri setinizi anlamayı ve yönetmeyi kolaylaştırabilir.
Diyelim ki veri setinizdeki tüm zürafa resimlerini görmek istiyorsunuz, bunu birkaç tıklamayla yapabilirsiniz! Ayrıca çoklu görüntü eşleştirmeyi de destekler, yani eşleştirmek için birden fazla görüntü seçtiğinizde görüntülerin ortalaması hesaplanır.
Veri kümesinde belirli etiketlere sahip belirli sayıda görüntüyü bulmak için SQL sorguları da yazabilirsiniz. Bu, veri kümesinden 'köpek' gibi bir etikete sahip 10 görüntüden oluşan bir örnek görmek istediğinizde kullanışlı olabilir. Ek açıklama eklenmiş veriler hakkında bir fikir edinmenize yardımcı olur.
Bir diğer heyecan verici özellik ise AI'ya Sor özelliğidir. SQL konusunda yetkin değilseniz, SQL'e ihtiyaç duymadan sorgulama özelliğini kullanmanıza olanak tanır. Örneğin, yapay zeka destekli sorgu oluşturucumuzdan size tam olarak bir kişi ve 2 köpek içeren 100 resim göstermesini isteyebilirsiniz; sorguyu dahili olarak oluşturacak ve size sorgu sonuçlarını gösterecektir.
Ultralytics Danışmanı Ayush Chaurasia, "En iyi yanı, Ultralytics Explorer API'sinin açık kaynak kodlu olması nedeniyle, API'yi veri kümesi doğrulama, keşif ve daha fazlası için uygulamalar oluşturmak üzere kullanabilmenizdir" dedi. Ultralytics Explorer hakkında daha fazla ayrıntıya göz atın Burada.
YOLOv8 sunarak önemli bir adım atıyor Yönlendirilmiş Nesne AlgılamaOBB olarak da bilinir. Bu gelişmiş özellik, özellikle çeşitli açılardaki ve dönüşlerdeki nesneler için hassas algılama sonuçları sunmak üzere tasarlanmıştır.
Bu, özellikle havadan uzaktan algılama görüntüleri ve metin algılama gibi eğimli nesneler için algılamanın sağlamlığını ve güvenilirliğini artırır. OBB, arka plan alanlarının dahil edilmesini en aza indirerek görüntülerdeki nesneleri doğru bir şekilde bulma yeteneğiyle öne çıkıyor. Bu hassasiyet, arka plan gürültüsünü azaltarak nesne sınıflandırmasını önemli ölçüde geliştirir.
Jing Qiu, ML Mühendisi, Ultralytics, son yeniliğimizle ilgili görüşlerini paylaşıyor: 'Yeni YOLOv8-OBB modelinin kalbinde YOLOv8 tespit modelimizin sağlam temeli yatıyor. Ek parametreler ve hesaplamalar içermesine rağmen, çıkarım hızının gerçek zamanlı uygulamalar için hızlı kalmasını ve standart tespit modellerimizin performansını yansıtmasını sağladık. Kullanıcı dostudur ve aynı API'yi paylaşır ancak basit bir 'obb' işaretiyle işaretlenir, bu da diğer görevlerimize benzer şekilde eğitmeyi, doğrulamayı, tahmin etmeyi ve dışa aktarmayı son derece kolay hale getirir.
Ayrıca, DOTA v2 veri kümesi üzerinde bir modeli eğitmek için ek uyumluluğu duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Daha fazla ayrıntıya dalın Burada ve bunun YOLOv8'un yeteneklerini nasıl genişlettiğini keşfedin.
YOLOv8 'un desteklemesi için yeni görevler eklemek çok önemli olsa da, orijinal görevleri iyileştirmek ve geliştirmek de aynı derecede hayati önem taşımaktadır. Bu düşünceyle, YOLOv8 tarafından desteklenen görüntü sınıflandırma görevi geliştirilmiştir.
Ultralytics'da Makine Öğrenimi Mühendisi olan Fatih Akyon şunları vurguluyor: "SOTA sınıflandırma artırımlarını Ultralytics eğitim işlem hatlarına entegre ettik. Bu, sınıflandırma puanlarının iyileştirilmesine yardımcı oluyor. Temel yolov8 sınıflandırma modelleri yeni boru hattı ile yeniden eğitildi."
YOLOv8'un görüntüleri sınıflandırma yeteneği hakkında daha fazla bilgi edinmek için Bu dokümanlar sayfası.
2023'te YOLOv8 'un en önemli başarılarından biri, topluluğumuzdan gelen sevgi, destek ve katkıların miktarı olmuştur. Şu ana kadar 225'in üzerinde katkı ile YOLOv8'un iyileştirilmesine ve geliştirilmesine yardımcı olan her bir katkı için minnettarız. Değerli katkılarınız bizi YOLOv8'u iyileştirmeye ve ince ayar yapmaya itti, böylece farklı sektörlerdeki çeşitli ihtiyaçlara ve zorluklara daha uyumlu ve duyarlı hale getirdi.
2024 yılına girerken, kullanıcı katkılı örnekler havuzumuzu genişletmekten heyecan duyuyoruz. Katkılarınız, bilgisayarla görmenin bir çözüm olabileceği gerçek dünya senaryolarının ele alınmasında çok önemlidir. Sizi yenilikçi kullanım örneklerinizi, başarı hikayelerinizi ve benzersiz uygulamalarınızı daha geniş YOLOv8 topluluğuyla paylaşarak işbirliği yapmaya davet ediyoruz. Katkılarınız diğer meraklılara ilham veriyor ve YOLOv8 'u yeni zirvelere doğru yönlendiriyor.
Birlikte, YOLOv8'un çok yönlülüğünü sergileyen ve topluluğumuzun yaratıcılığını yansıtan, kullanıcı katkılı örneklerden oluşan canlı bir depo oluşturalım. Daha fazla örnek bulabilir ve depomuza katkıda bulunabilirsiniz Burada. Katkıda bulunmakla ilgili herhangi bir sorunuz varsa rehber size yardım etmek için orada.
Sarsılmaz desteğiniz için teşekkür ediyor ve YOLOv8 için önümüzdeki inanılmaz yıla tanıklık etmeyi dört gözle bekliyoruz. Daha fazla güncelleme, yenilik ve işbirliğine dayalı başarılar için bizi izlemeye devam edin. Önümüzdeki harika bir yıla! 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
