Gerçek zamanlı YOLO nesne takibi
Videodaki her nesneyi kalıcı kimliklerle takip et. Ultralytics YOLO26 takibi, gerçek zamanlı tespiti kanıtlanmış takipçilerle birleştirerek canlı yayınlarda sayma, analitik ve izleme işlemlerini güçlendirir.
Takip, YOLO26 üzerinde çalışır
Takip, herhangi bir YOLO26 modelinin üzerine kalıcı kimlikler ekler; tek bir metot çağrısı, bir dedektörü BoT-SORT veya ByteTrack ile çoklu nesne takipçisine dönüştürür. Dedektör hızı takip verimini belirler, bu nedenle aşağıdaki karşılaştırmalı değerlendirmeler canlı yayınlar için önemli olan rakamlardır.
pip install ultralyticsfrom ultralytics import YOLO
# Load a YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Run inference
results = model.track("video.mp4")| Model | Boyut (px) | mAP 50-95 | mAP 50-95 (e2e) | CPU ONNX (ms) | T4 TensorRT (ms) | Parametreler (M) | FLOP'lar (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLO26n | 640 | 40.9 | 40.1 | 38.9 ± 0.7 | 1.7 ± 0.0 | 2.4 | 5.4 |
| YOLO26s | 640 | 48.6 | 47.8 | 87.2 ± 0.9 | 2.5 ± 0.0 | 9.5 | 20.7 |
| YOLO26m | 640 | 53.1 | 52.5 | 220.0 ± 1.4 | 4.7 ± 0.1 | 20.4 | 68.2 |
| YOLO26l | 640 | 55.0 | 54.4 | 286.2 ± 2.0 | 6.2 ± 0.2 | 24.8 | 86.4 |
| YOLO26x | 640 | 57.5 | 56.9 | 525.8 ± 4.0 | 11.8 ± 0.2 | 55.7 | 193.9 |
Ultralytics dokümanlarından YOLO26 tespit karşılaştırmalı değerlendirmeleri; takipçiler bu modeller üzerinde çalışır.
Dünyanın önde gelen kuruluşlarının güvendiği
Modellerimizin etkisi
Son teknoloji bilgisayarlı görü yapay zeka modellerimizle sektörler genelinde süreçleri kolaylaştırın. Ultralytics tarafından desteklenen hız, doğruluk ve kullanım kolaylığı.
Ultralytics YOLO modellerinin evrimi
Ultralytics YOLO'nun pratik YOLOv5 iş akışından uç birim için hazır YOLO26 çıkarımına nasıl evrildiğini gör.
Hızlı ve pratik bir PyTorch iş akışıyla gerçek zamanlı nesne algılamayı erişilebilir kıldı.
Algılama, segmentasyon, sınıflandırma, pose ve OBB genelinde birleşik iş akışını genişletti.
Tanıdık Ultralytics iş akışını korurken doğruluk, hız ve verimliliği artırdı.
Uç cihazlarda verimli dağıtım için optimize edilmiş bir mimari ve uçtan uca çıkarım özelliğini sundu.
Akıllı etiketleme ile 10 kata kadar daha hızlı etiketle
Ultralytics Platform, yüksek kaliteli veri kümelerini daha hızlı oluşturman için gereken görüntü etiketleme aracını sana sunar. Akıllı etiketlemeden hassas manuel düzenlemeye kadar bu özellikler, kaliteden ödün vermeden görüntü etiketleme süresini azaltmak için tasarlanmıştır.
- SAM destekli akıllı etiketleme: Tek tıkla maskeler ve sınırlayıcı kutular.
- Tam AI görev kapsamı: Algılama, örnek segmentasyonu, anlamsal segmentasyon, sınıflandırma, poz tahmini, OBB.
- Evrensel format desteği: YOLO, COCO, VOC ve daha fazlası arasından seçimin.
- Ekip incelemesi ve sürüm yönetimi: Her adımda net iş birliği.
En İyi GPU'lar üzerinde daha ucuza eğitim yapın
Ampere'den Blackwell'e kadar 26 NVIDIA GPU, saatlik 0,24$ başlangıç fiyatıyla. Ek ücret yok, alt limit yok, taahhüt yok.
Her yere dağıtın
20 formata dışarı aktar ve uç cihazlarda, bulutta ve mobilde dağıtım yap.
Sektörel çözümleri keşfedin
Ekiplerin Ultralytics bilgisayarlı görü teknolojisini üretim ortamlarında nasıl uyguladığını görün.
Tarımda yapay zeka
Otomotivde yapay zeka
Sağlıkta yapay zeka
Lojistikte yapay zeka
Üretimde yapay zeka
Perakendede yapay zeka
Robotikte yapay zeka
Tarımda yapay zeka
Otomotivde yapay zeka
Sağlıkta yapay zeka
Lojistikte yapay zeka
Üretimde yapay zeka
Perakendede yapay zeka
Robotikte yapay zeka
Tarımda yapay zeka
Otomotivde yapay zeka
Sağlıkta yapay zeka
Lojistikte yapay zeka
Üretimde yapay zeka
Perakendede yapay zeka
Robotikte yapay zeka
Sıkça sorulan sorular
Çoklu nesne takibi, her video karesindeki nesneleri tespit eder ve bunları kareler arasında birbirine bağlayarak her nesneye kalıcı bir kimlik atar. Zaman içindeki bu kimlik, benzersiz nesnelerin sayılmasını, kalma süresinin ölçülmesini, yörüngelerin analiz edilmesini ve belirli bir nesne bir çizgiyi geçtiğinde veya bir bölgeye girdiğinde olayların tetiklenmesini sağlar.
Ultralytics, track modu içerisinde tek bir argümanla seçilebilen BoT-SORT ve ByteTrack'i kullanıma hazır şekilde sunar. Her ikisi de dedektörün çıktılarını hareket tabanlı ilişkilendirme ile eşleştirir; BoT-SORT varsayılan yöntemdir, ByteTrack ise güçlü ve hafif bir alternatiftir. Takipçi davranışı YAML dosyaları aracılığıyla yapılandırılabilir.
Takip, herhangi bir Ultralytics tespit, segmentasyon, poz veya OBB modeli üzerinde çalışır. Ultralytics YOLO26 önerilen temel modeldir: gerçek zamanlı hızı, canlı yayınlarda takibin akıcı kalmasını sağlar ve nano boyutu, uç cihazlarda takibi pratik hale getirir.
Evet. train modu veya Ultralytics Platform kullanarak kendi sınıfların üzerinde bir dedektör eğit, ardından eğitilmiş ağırlıklarınla track modunu çağır. Takipçi, modelinin tespit ettiği her şeyi izler, bu nedenle özel takip işlemleri için ekstra takipçi eğitimi gerekmez.
Tipik uygulamalar arasında kişi ve araç sayımı, perakende ve mekan analitiği, sporcu takibi, trafik izleme ve kısıtlı bölgelerde nesneleri takip eden güvenlik sistemleri yer alır. Ultralytics takibi gerçek zamanlı çalıştığı için, bu sistemler sadece kaydedilmiş videolarda değil, canlı kamera yayınlarında da çalışır.
Ultralytics ile nesne takibi oluştur
Ultralytics Platform kullanarak YOLO26 modellerini eğit ve gerçek zamanlı olarak kalıcı kimliklerle nesneleri takip et.