Ultralytics YOLO11 Geldi! Yapay Zeka'da Mümkün Olanı Yeniden Tanımlayın!

Ultralytics modellerinin bir sonraki evrimini tanıtmaktan heyecan duyuyoruz: YOLO11! Önceki YOLO model sürümlerinin etkileyici ilerlemelerini temel alan YOLO11 , onu daha hızlı, daha doğru ve inanılmaz derecede çok yönlü hale getiren bir dizi güçlü özellik ve optimizasyon getiriyor. Yapay zeka uzmanları, yenilikçiler ve geliştiricilerden oluşan Ultralytics'un yıllık karma toplantısı olan YOLO Vision 2024 (YV24) etkinliğinde duyurulan Ultralytics ailesinin bu son üyesi, bilgisayarla görmede nelerin mümkün olduğunu yeniden tanımlamaya hazırlanıyor. 

Yenilikçi mimarisi ile YOLO11 , gerçek zamanlı nesne tespitinden sınıflandırmaya kadar çeşitli bilgisayarla görme görevleri için kullanılabilir ve bu da onu hem geliştiriciler hem de araştırmacılar için oyunun kurallarını değiştiren bir araç haline getirir. Temel iyileştirmeler arasında daha hassas ayrıntı yakalama için geliştirilmiş özellik çıkarma, daha az parametre ile daha fazla doğruluk ve gerçek zamanlı performansı önemli ölçüde artıran daha yüksek işlem hızları yer alıyor. Bu makalede, YOLO11 'u öne çıkaran özelliklere ve bilgisayarla görme uygulamalarınızı nasıl dönüştürebileceğine daha yakından bakacağız. Hadi başlayalım!

Tanımak YOLO11

YOLO11 YOLO ailesi için yeni bir sayfa açıyor ve bilgisayarla görmeyi yeni zirvelere taşıyan daha yetenekli ve çok yönlü bir model sunuyor. Geliştirilmiş mimarisi ve gelişmiş yetenekleriyle model, Vision AI topluluğunun sevdiği poz tahmini ve örnek segmentasyonu gibi bilgisayarla görme görevlerini destekliyor Ultralytics YOLOv8Ancak daha da yüksek performans ve hassasiyetle. Ultralytics 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 adresini nasıl kullandığını görmek için sabırsızlanıyorum."

‍

İşte YOLO11 'un desteklediği bilgisayarla görme görevlerine bir bakış:

• Nesne algılama: Gözetim, otonom sürüş ve perakende analizi gibi uygulamalar için görüntülerdeki veya video karelerindeki nesneleri tanımlar ve konumlandırır, etraflarına sınırlayıcı kutular çizer.
• Örnek segmentasyonu: Bir görüntüdeki nesnelerin tek tek piksel seviyesine kadar tanımlanmasını ve ayrılmasını içerir. Tıbbi görüntüleme ve üretimde kusur tespiti gibi uygulamalar için kullanışlıdır.
• Görüntü sınıflandırma: Görüntülerin tamamını 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 'u 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 eklenmiştir. YOLO11 'u gerçekten öne çıkaran şey, hız, doğruluk ve verimliliğin etkileyici kombinasyonudur ve bu da onu Ultralytics 'un şimdiye kadar yarattığı en yetenekli modellerden biri haline getirmektedir. 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 kılıyor.

Dikkat çekici bir şekilde, YOLO11m COCO veri kümesinde daha yüksek bir Ortalama Hassasiyet (mAP) puanı elde ederken, COCO veri kümesine göre %22 daha az parametre kullanmaktadır. YOLOv8mBöylece performanstan ödün vermeden hesaplama açısından daha hafif hale gelir. Bu, çalıştırması daha verimli olurken daha doğru sonuçlar verdiği anlamına gelir. Bunun da ötesinde YOLO11 , YOLOv10'dan yaklaşık %2 daha hızlı çıkarım süreleri ile daha yüksek işlem hızları sunarak gerçek zamanlı uygulamalar için idealdir. 

‍

Kaynakları daha kolay kullanırken karmaşık görevlerin üstesinden gelmek ve büyük ölçekli modellerin performansını artırmak için tasarlandığından, zorlu yapay zeka projeleri için mükemmel bir seçimdir. Güçlendirme işlem hattında yapılan geliştirmeler de eğitim sürecini iyileştirerek, ister küçük projeler ister büyük ölçekli uygulamalar üzerinde çalışıyor olun, YOLO11 'un 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. Tarafından sağlanan destek üzerine inşa YOLOv8YOLO11 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 'u farklı sektörlere uyarlanabilir hale getiren ve işletmelerin modeli mevcut süreçlerine kolayca uygulamalarına yardımcı olan harika eklentilerdir. Örneğin, YOLO11 adresini 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 bulut tabanlı bir sistemle YOLO11 adresini kullanmayı tercih edebilirsiniz.

‍

Yapay Zeka Topluluğunun Güçlendirilmesi YOLO11

Görsel yapay zeka topluluğu, YOLO11'un 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 dahil olmak üzere YOLO modellerinin eğitimini ve dağıtımını basitleştiren kullanıcı dostu bir platformdur. 

‍

Ultralytics HUB, kullanıcıların veri setlerini 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. İşte Ultralytics HUB'ın diğer temel özelliklerinden bazıları:

• 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 hızlı bir şekilde başlayabilir. Daha fazla geliştirici HUB aracılığıyla YOLO11 adresini kullandıkça, bilgisayarla görmenin sınırlarını zorlayan ve yapay zeka teknolojisinin geleceğini şekillendiren yüksek performanslı uygulamalarda bir artış bekleyebiliriz.

Uygulamalı Eğitim Alın YOLO11

Tıpkı YOLOv8 gibi, YOLO11 de yakında Ultralytics HUB ve Ultralytics Python paketi aracılığıyla denenebilecek. Paketin nasıl kurulacağına ilişkin adım adım talimatlar için HUB'da oturum açabilir veya hızlı başlangıç kılavuzumuza göz atabilirsiniz. Yayınlandıktan sonra, özelliklerini keşfedebilecek, farklı veri kümeleriyle denemeler yapabilecek ve YOLO11 'un 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 olun, ister yeni uygulamalar oluşturmakla ilgilenen biri, katılımınız inovasyonu teşvik etmeye yardımcı olabilir. Tartışmalara katılın, deneyimlerinizi paylaşın ve YOLO11'un tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için başkalarıyla işbirliği yapın. Gerçek dünyadaki zorlukların üstesinden gelmek ve yaratıcı fikirlerinizi hayata geçirmek için YOLO11 'u nasıl kullandığınızı görmekten heyecan duyuyoruz!

Yeni Bir Bölüm Başlıyor YOLO11

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 'un inovasyonu teşvik edeceği ve yeni olasılıkları hayata geçireceği yaratıcı yolları görmekten heyecan duyuyoruz. Yapay zeka alanındaki en son gelişmeleri keşfetmek istiyorsanız YOLO11 adresini 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.