YOLO'yı Koyeb GPU'ları ile Gerçek Zamanlı Nesne Tespiti için Kullanmak

Bu kapsamlı rehber, YOLO (You Only Look Once) algoritmasını kullanarak gerçek zamanlı nesne tespitini nasıl uygulayacağınızı açıklar. YOLO, bir görüntü işleme tekniğini kullanarak tek bir geçişle nesneleri tespit eden bir algoritmadır. Bu özellik, YOLO'yu gözetim, robotik ve otonom sürüş gibi gerçek zamanlı uygulamalar için çok uygun hale getirir. Rehber, YOLO'nun teorik temellerini, çalışma mekanizmasını ve uygulamaya dair adımlara açıklık getirir. YOLO, bir görüntüyü bir ızgara haline getirir, her hücreyi nesneler için değerlendirir, güven skorları ile sınırlayıcı kutular oluşturur ve bu kutular içindeki nesne sınıflarını tanımlar. Rehber, projeye özel bir ortam oluşturma adımlarını da içerir. Bu adımlara, PyTorch, Ultralytics YOLO, OpenCV ve Streamlit gibi gerekli kütüphaneleri kurmak için bir sanal ortam oluşturma ve kurulum adımları dahildir. Ayrıca, Streamlit uygulamasını kullanarak YOLOv8 modelini kullanarak gerçek zamanlı video akışlarında nesne tespiti ve takip için kod parçaları da sağlanmaktadır. Üstelik rehber, YOLO'nun ileri uygulamalarına da değinir. Bu uygulamalar arasında nesne sayma, nesne kırpma ve bulanıklaştırma gibi görevler için kod örnekleri de verilir. YOLO'nun pratik gerçek dünya uygulamaları, örneğin kalabalık yönetimi, envanter yönetimi ve vahşi yaşam izleme gibi alanlar, kullanıcılar için ayrıntılandırılır. Kullanıcılar, Koyeb'in GPU'ları kullanarak YOLO uygulamasını dağıtmaya yönlendirilir. Tüm bu adımlar, YOLO'nun kolay kullanılabilirliği ve bilgisayar görüşündeki çeşitliliği vurgulanmaktadır.