ไม่สามารถเล่นวิดีโอนี้
ขออภัยในความไม่สะดวก
YoloV8 ile özel nesne tanıma Veri seti oluşturma, Eğitim ve Python kodu ile çalıştırma
ฝัง
- เผยแพร่เมื่อ 29 ม.ค. 2023
- YoloV8 ile özel nesne tanıma Veri seti oluşturma, Eğitim ve Python kodu ile çalıştırma
(custom object detection)
Trafik ışığı örneği
Colab - Pycharm - Roboflow kullanarak.
Önemli Not: 17.45. dakikada best.pt pycharm'da çalışmıyor derken yanılmışım. best.pt dosyasını Pycharm'da çalışma klasörüne yüklerseniz ve bu kodda ilgili yerde önceki pt uzantılı dosya adını best.pt olarak değiştirirseniz çalışıyor. Bendeki problem kaynağı Python versiyonu ile ilgiliymiş. 3.7 den 3.8 e yükseltince sorunsuz çalıştı.
Tavsiye edilen Önceki video:
YOLOV8 İLE NESNE TANIMA Pycharm ve Colab ile webcam resim ve videodan nesne tanıma:
• YOLOV8 İLE NESNE TANIM...
Özel nesne tanıma adımları:
1- Roboflow da yeni proje başlat, trafik ışıkları resimlerini yükle.
2- Etiketlemeleri yap ve kaydet.
3- data augmentation ile resimleri çoğalt.
4- yolov8 için colab da kullanılmak üzere training kodunu al (get snippet)
5- google da "roboflow models" yazarak modeller sayfasını aç ve "yolov8 object detection" kısmında colab sayfası aç.
- train-yolov8-object-detection-on-custom-dataset
6- Drive'a farklı kaydet.
7- GPU aktifleştir.
8- colab sayfasında pip install ultralytics ve diğer gereklilikleri yükle
9- colab sayfasında "Preparing a custom dataset" kısmına gelerek "Exporting Dataset" kısmında Roboflow Api Key yapıştır.
10- Custom Training'i başlat (epochs = 25)
11- /runs/detect/train/weights klasöründe best.pt oluşacak.
12- prediction denemelerini yap.
13- Inference with Custom Model kısmında örnek resim nesne tanıma denemesi yap
14- Deploy model'den önceki "import glob" ile başlayan kodu çalıştır.
15- Deploy model on Roboflow kısmında "project.version(dataset.version)..." kodunu çalıştır.
16- "View the status of your deployment at:.." ile verilen linki kopyalayıp roboflow chrome sayfasında aç.
17- Bir süre bekle, sayfa yüklenmezse sayfayı yenile.
18- Drag and drop ile bir örnek resim yükleyerek deneme yap.
19- Aşağıdaki verilen python kodunu kopyalayarak pycharm'da yeni py dosyası açarak yapıştır.
20- pip install roboflow (yada pycharm settings den roboflow kütüphanesi yükle
21- python kodunda "visualize your prediction" kısmında örnek resimlerin adını yazarak çalıştır.
22- prediction.jpg dosyasını aç
hocam agziniza saglik kac tane ingilizce video izledim sizin kadar guzel anlatan yoktu yolov8'i
Teşekkürler
Hocam çok yardımcı oldunuz gerçekten. Anlatımınız, açıklamalarınız çok güzel. Birçok yabancı kaynaktan araştırma yaptım ama yeterince açıklayıcı değillerdi. Sizin anlatımınızı görünce belirtmek istedim gerçekten çok iyisiniz. Sizinle karşılaştığım için çok mutlu oldum. Emekleriniz ve yardımınız için çok teşekkür ederim.
Teşekkürler
Sayın Hocam,
Yine çok faydalı bir içerik oluşturmuşsunuz bundan ötürü teşekkürlerimizi sunarız.
Saygılarımla,
İyi çalışmalar...
HOCAM SEN NE KRAL ADAMSIN BEEEEE VALLA VARYA SEN DE OLMASAN ÇOK İYİSİN HOCAMMMMMMMMM MUTLUYUM SİZİN GİBİ BİR HOCA BULDUĞUM VE ŞUAN İZLEDĞİM İÇ.N
Teşekkürler
Hocam çok teşekkür ederim değerli ve engin bilgilerinizi sunduğunuz için
Teşekkürler
Bu güzel anlatım için emeğinize sağlık, teşekkürler
teşekkürler
Teşekkürler, çok açıklayıcı ve öğretici bir video olmuş
teşekkürler
Hocam emeklerinizden dolayı teşekkür ederim. Fotoğraftan obje yakalama işi tamam. Roboflow api kullanarak Web kamera veya video içinde bunu yapabileceğimiz bir video bekliyorum.
İlginiz ve öneriniz için teşekkürler
Çok teşekkür ederim, sayenizde öğrendim 😊
Teşekkürler
Güzel bir anlatım olmuş. teşekkürler.
teşekkürler
iyi günler hocam. Daha onceden bu video dan yararlanarak nesne tespiti yapmıştım. Model egitimi yaptım. Ancak suanda model eğitimi için bu colab dosyasını kullandığımda roboflowdan verileri çektiğimiz bolumde ultraltics hatası veriyor surumu degişti buyuk itimalle istenilen surumu ust bolumde belirtip kodları çalıstırıyorum ancak benım yaptıgım degisikler ise yaramadı. Suanda yakın tarihli olarak v8 colab dosyasını kullanarak egitim yapan video da bulamadım. Bu sorunu nasıl çozebilirim ocam. Yardımcı olabilir misiniz. ,
tesekkurler.
WARNING: The following packages were previously imported in this runtime:
[certifi,chardet,cycler,idna,pyparsing]
You must restart the runtime in order to use newly installed versions.
loading Roboflow workspace...
loading Roboflow project...
Dependency ultralytics==8.0.134 is required but found version=8.0.162, to fix: `pip install ultralytics==8.0.134`
Downloading Dataset Version Zip in tea&fern-1 to yolov8: 99% [66306048 / 66498767] bytes
Colab da ultralytics kütüphanesi indirirken en son sürümü indirir, hata bundan kaynaklı olabilir. Siz daha önce kullandığınız sürümü kullanırsanız sorun olmayacaktır
@@mrcilek4454 ilk başta o şekilde yaptım hocam, ama yine hata verdi ultratatics kütüphanesi güncellenem yönünde, dediğiniz gibi istenilen sürümü yazıyorum ama en son sürümü indiriyor. Yine uyuşmuyor. Şuan iki türlü de denedim ama eğitime başlayamadım.
@@ozguronder4754 hata mesajını Google da aratırsanız belki çözüm bulabilirsiniz
hocam merhaba.Ben 60 tane kafatası tanımladım ama denemek istediğim zaman ne gösterirsem gösterim kafatası demeye başladı.Alakasız her fotoğrafa kafatası diyor şu anda nasıl çözebilirim
Örnek veri sayısını artırarak ve etiketlemeyi doğru yaparsanız daha iyi sonuç alırsınız
Teşekkür ederiz; elinize, emeğinize sağlık 🤗
teşekkürler
iyi günler, iyi bayramlar hocam. Yolov8 kullanarak sizin bu videonuzdan da yararlanarak 2 bitkinin tespiti ve sınıflandırması için object detection yaptım. Ancak eğittiğim modeli videolarda ve fotoğrafta test ettim, doğruluk değeri düşük çıkıyor ve bazı bölgelerdeki bitkileri görmüyör. Aynı işlemi yolov5 ile yapmıştım onda da benzer sonuçları almıştım. V8 de beklediğim çıktıyı alamadım. 450 civari fotoğraf kullandım , roboflowdaki coğaltmalardan sonra foto adeti 1000'e yaklaştı ve modeli bu şekilde eğitmiştim. Eğitim için de epoch değerini 200 girmiştim ancak 160 epochda durdu son 50 epochta değişim olmadığı için durduruldu uyarısı ile. doğruluk oranı ve videoların her köşedindeki bitkiyi görmesi ve algılması için ilk akla gelen foto adetini arttırmak olabilir ancak bunu da denedim yine çok etkili olmadı. Başka ne yapabilirm daha düzgün çalışan bir model için, colabtaki kodlarda bir değişim yapsam eğitime başlamadan farklık olabilir mi iyileşirme adına ve ne deişlikiği yapmam gerekir. Yardımcı olabilir misiniz? Forumlarda vb sitelerde de bu soruyu aradım ama bulamadım. Sizin görüşünüz nedir merak ediyorum, tekrardan teşekkürler.
Bu konuda tavsiyem, nesne tanıma yapacağınız ortam neresi ise eğitim için kullanacağınız verileri de oradan toplayın. Doğruluk oranını artırmanın en iyi yolu bu. Eğer bu mümkün değil ise, veri seti büyüklüğü artırmak ve farklı denemelerle en iyi sonucu veren ağırlıkları kullanmak düşünülebilir.
Hocam merhaba iyi günler . Videoda nesne tesbitini görsel üzerine yapıyorsunuz . Ben nesne tesbitini video üzerinden yapmak istiyorum. Yinede aynı yolumu izlemeliyim ? Aynı yolu izleyeceksem farklı yapmam gereken şeyler neler? Cevaplarsanız sevinirim
@@muhammedaydn320 video ve webcam üzerinde yapılan videolar da kanalda mevcut, yolov8 oynatma listesindeki videoları izleyebilirsiniz
@@mrcilek4454 Hocam örneğin videoda bir hayvan tespit ettik . Bunu kendi mailime anlık olarak bildirmek istiyorum hayvanı tespit ettiğime dair onu nasıl yapacağım? İyi günler
@@muhammedaydn320 mr çilek kanalında otomatik mail gönderme ile ilgili videomuz var onu izleyebilirsiniz
hocam merhaba bu işte pek bilgim yok. yolo v7 ve v8 arasında farklar nelerdir . v8 ile yapabildiğimizi v7 ile yapabilir miyiz teşekkürler :)
Evet yapabilirsiniz sadece algoritması ve geliştiren ekipleri farklı
hocam Epochlar sizinki kadar hızlı dolmuyor 6 dakika oldu sadece 3 tanesi yüklendi bunun nedeni nedir ?
Veri seti büyüklüğüne ve bilgisayar hızına bağlı olarak epoch hızı değişkenlik gösterebilir
Hocam merhabalar, eğittiğimiz modeli kullanmak için api key kullanmak zorunda mıyız ? Modeli export edip kendi lokalimde çalıştırabilir miyim ?
Cevabınız için şimdiden teşekkürler. Sayenizde çok şey öğreniyoruz.
Kendi eğittiğiniz modeli kullanmak için API key ihtiyacınız yoktur. Direk olarak best.pt dosyasını kullanabilirsiniz
Selamunaleyküm abi, öncelikle içeriğin çok güzel ama mesela ben küçük bir nesne tespit etmek istiyorum ve bunun için Türk yapımı gurur kaynağı SAHI kütüphanesinin modelimize nasıl uygulayacağız onunla ilgili bir video yayınlayabilirseniz çok müteşekkir oluruz.Teşekkürler.
Öneriniz için teşekkürler
Hocam merhaba Roboflow da resimleri ayarladım colab kısmınıda yaptım fakat yolov8 kullanarak oluşturmuş olduğum özel nesneyi tanımasını nasıl sağlayabilirim.(webcam üzerinden)
Yolov8 özel (spesifik) nesne tanıma ile ilgili videomuzu izleyebilirsiniz
Hocam ben de best.pt dosyası oluşmuyor sebebi nedir? Yaptıklarınızın aynısını yaptım fakat weights dosyası içerisinde best.pt yok.
@@erseayd colab da birkaç epoch sonrasında best.pt oluşuyor olması lazım. Eğer oluşmuyorsa belki dosya yolu ile ilgili bir problem olabilir
@@mrcilek4454 düzelttim hocam teşekkürler
hocam merhaba, ilk denememde colab da GPU da sıkıntı yaratmadı fakat, ertesi gün GPU ya bağlanamadım. Ne yapabilirim?
Bağlantı kesip tekrar deneyin
hocam her şey okey, pycharma gelince hep sıkıntı yaşıyorum. bu videoda ise
loading Roboflow workspace...
loading Roboflow project...
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\hacqo\PycharmProjects\YoloV8\deneme.py", line 10, in
model.predict("your_image.jpg", confidence=40, overlap=30).save("prediction.jpg")
^^^^^^^^^^^^^
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'predict'
hata aldım. yardımcı olabilir misiniz.
@@hacqo9122 belki dosya yolu ile ilgili bir problem olabilir
çözebildiniz mi ?
Hocam merhabalar. Roboflow ile yapılan etiketleme işlemini (labeling) aynı zamanda classification olarak düşünmek mümkün mü, yani aynı işlemler mi? Çünkü, trafik ışıklarını renklerine uygun olarak sınıflandırıyoruz.
Evet aynı şekilde düşünülebilir
@@mrcilek4454 Hocam o zaman labeling yapılmışsa classification'a gerek yok değil mi?
@@alimemmedzade601 evet aynen
Merhaba Hocam, öncelikle paylaştığınız video için teşekkür ederim. Yüksek Lisans tezim içim simülasyon ortamından toplanan dataset ile yapay bir veri eğitip. Gerçek dünyada bu modeli test etmek istiyorum. İlk sonuçlar kötü değildi. 2 tane sınıf(Tren yolu trafik işareti kırmızı ve beyaz olmak üzere) için 2900 Fotoğrafa(Augmentation ile) sahibim. Eğitim için Nvidia-Titan Xp kullanıyorum ve bu kod satırı ile eğitimi "yolo detect train model=yolov8l.pt data=data\deneme.yaml imgsz=640 workers=0 batch=2 device=0 epochs=1500 patience=50 name=yolov8_deneme" başlatıyorum. 424'üncü iterasyonda son 50 değerde değişme olmadığı için early stopping alıyorum ve Loss değerlerim (box_loss=0.4, class_loss= 0.2, dfl_loss= 0.8). Bu değerleri nasıl daha çok iyileştirebilirim ve early stopping'i nasıl durdurabilirim bunu için bir fikriniz var mı? Diğer sorum ise hocam yolov8 için adaptive lerningrate değerini düşürerek kadameli olarak eğitim yaptırdınız mı?
Early stopping verinin eğitim sırasında gereksiz fazla adımla overfitting yaparak en iyi çözümden uzaklaşmasını engellemek için gerekli bir uygulama. Bunu engellemek değil de veri setinin değişmesi sonuçları iyileştirebilir. Learning rate değiştirerek kademeli eğitim yapmadım. Siz yaptığınızda bulgularınızı bizimle paylaşırsanız seviniriz
@@mrcilek4454 Hocam verisetini değiştirmekten kastınız, verisetine yeni fotoğraflar eklemek mi? Yoksa hazırda bulunan verisetinden fotoğraflar mı çıkarmak? Eğer yapabilirsem, bulguları severek paylaşırım.
@@sakirfurkanyondem4415 her ikisi de olabilir. aslında veri setiniz sayıca uygun. ama eğitimde early stop olması nedeniyle ya modelde ya da veri setinde değişiklik yaparak belki daha iyi sonuç alabilirsiniz.
@@mrcilek4454hocam peki lr0 ve lrf seçimlerini nasıl ayarlamalıyız. İkiside default olarak 0.01 değerle başlıyor. Lr0:0.01 lrf:0,1 değerleri sizce nasıl?
@@sakirfurkanyondem4415 belirttiğiniz değerler genelde kullanılan değerler olup bence uygun. her veri seti bu parametrelerdeki değişimlere kendi özelinde farklı tepkiler verecektir. bu nedenle şu değer iyidir demek yanlış olur.
merhaba hocam öncelikler teşekkür ederim, benim sorum özel veri seti eğittiğm yolov8 modelini sonrasında grayscale yani 1 kanlallı resimde hata veriyor: ValueError: axes don't match array. Bunu nasıl halledebilirm ?.
Veri formatı Seray formatı ile uyumlu değil sanırım, Google da bu problemi aratarak çözüm bulunabilir
@@mrcilek4454 Cevap için teşşekkür ederim hocam seray formatı derken tam anlayamadım :) biraz daha acabilirmsiniz googladım ama bahsettiğimiz konularda birşey bulamadım mallesef. 1 katmanlı resimleri tahmin etmek için modelimi 1 katmalı resimlerlemi eğitmeyim yoksa normal eğitip veri ön işleme tarzı bir yaklaşımla bu proplemi halleddebilirmiyiz ?
@@hbrt10 yanlış yazmışım kusura bakmayın, "array" yazınca telefon seray diye değiştirmiş :)
hocam merhabalar webcam üzerinden canlı sekilde bareti tespit etmeye calısıyorum bareti nasıl tanıcak yardımcı olursanız sevinirim tesekkürler.
Yolov8 özel nesne eğitimi ile ilgili videomuzu izleyebilirsiniz
teşekkürler. Bunu yaptıktan sonra video üzerinde test yapabilir miyiz?
@@NazlnazanAvc evet video üzerinde nesne tanıma ile ilgili videolar kanalda mevcut
Elinize sağlık hocam
Teşekkürler
hocam ciddi bir projede ne kadar resim etiketlememiz lazım sizce. yani şöyle 15 bin falan gibi . çünkü sizde de bende de sonuçlar çok iyi çıkmıyo. Ben bazen videolarda görüyorum neredeyse algoritmalar sorunsuz çalışıyo. Mesela şöyle bir video var: th-cam.com/video/lfxRkb5p-2I/w-d-xo.html.
Böyle çalışan bir algoritmayı nasıl elde edebiliriz. sadece resimlerle alakalı olacağını düşünmüyroum çünkü. illaki kamera kalitesi de önemlidir.
1000 adet bir veri üretip, data augmentation ile (örneğin roboflow ile) bu 1000 adet çoğaltılabilir. bence yeterli olacaktır ama projenin isterlerine göre yeterli yada yetersiz kalabilir.
Hocam merhaba,
Böyle bir projede 50 şer adet resim ve 3 class ile dataset oluşturduğumda tanıma olasılığını arttırmak için ne gibi şeyler yapmam gerekir? Tek class ile tanıma olasılığı yüzde 90 larda iken 3 class olduğunda neredeyse sıfır oluyor bunun sebebi nedir sizce?
Veri seti deki resimlerin sayısı daha fazla olmalı, eğitim sonucunda elde edilen doğruluk değeri yüksek olmalı
hocam merhaba AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'predict' hatası alıyorum bir şeyleri eksik yaptığıma eminim yeniyim bu konuda yardımcı olur musunuz teşekkurler
@@SLHslc genelde dosya yolu ile ilgili sorunlar olabilir. Dosya yolunun doğru olduğuna emin olun
Hocam yolov4 için drive'a zip dosyalarını yüklemiştim. Bu zip dosyaları ile verisetini drive'dan alıp yolov8 eğitimi videodaki gibi nasıl yapabiliriz colab de? Cevaplarsanız sevinirim
@@g-4660-i4l aynı veri setinizi roboflow ile yolov8 formatında düzenleyip yeniden eğitebilirsiniz
@@mrcilek4454 hocam yalnız roboflw verisetini herkese açıyor. Private içinde ücretli sürüm istiyor. O yüzden roboflw kullanmadan bi yolu var mı acaba
hocam yolov9 da colabdan pytorcha geçerken api linki vermiyor , kendi veri setimizi yolov9la pythonda nasıl kullanırız video gelirmi
Ben denemedim ama oluşturulan pt uzantılı dosyayı yolov9 ile kullanmayı deneyebilirsiniz
Hocam çok faydalı bir video olmuş elinize sağlık ben okul projem için nesne tanıma yapıyorum yolov7 kullanarak modelimi tamamladım fakat bunu mobil uygulamada kullanmak entegre etmek istiyorum bu mümkün müdür react native yada başka bir platform da kullanmam mümkün müdür
yolo nesne tanımayı mobil uygulama yapmak mümkün. bunu Unity ile yapan çalışmalar var. başka yolları da vardır. isterseniz yolo ve unity kullanarak mobil uygulama yapmayı deneyebilirsiniz. deneyimlerinizi bizimle paylaşırsanız seviniriz.
hocam bende roboflow olarak değil inference sdk olarak verdi kodu şu şekilde :
from inference_sdk import InferenceHTTPClient ve fotoğraf yüklemeye çalıştığımda şöyle bir hata veriyor :SyntaxError: unterminated string literal (detected at line 8)
Bu hata mesajını web de aratarak çözüm bulabilirsiniz
Hocam yolov8 kullanarak raspberry 4 ile anlik veriden goruntu isleme ve takip yapsam mantıklı bir tercih olur mu? Yadi yolda bırakır mi? daha verimli ve hizli bir goruntu isleme icin öneriniz var midir?
Eğer iddialı bir FPS oranı beklentisi yada ihtiyacı yoksa raspberry 4 de işinizi görebilir
Hocam niyeyse yanıt veremiyorum o yüzden yorum olarak yazıcam
--
Hocam herhangi bir opencv methodu kullanmadım ki, sadece roboflowdan datasetleri çektim ve bunları bir klasörde topladım. labellarının içine girip uygun class sırası verdim ve google collabda train etmeye çalışınca bu hatayı aldım. Hocam mail yoluyla daha detaylı anlatabilirim. Yardımcı olursanız çok ama çok sevinirim
Hata mesajını web de aratarak çözüm bulabilirsiniz
@@mrcilek4454 yani hocam bunu ben de düşünmüştüm de neyse sağolun
hocam merhabalar, yolov8m-seg.pt modeli ile segmentasyon işlemini gerçekleştiriyorum. Yolonun kendi modelinde sadece person sınıfını tespit etmek istiyorum. bu işleme uygun kod satırları nasıl olmalıdır acaba
bu videoda (th-cam.com/video/y_YcqX7Y02I/w-d-xo.html) yolov4 için benzer bir işlem yapmıştık. bu videoyu izleyerek yapabilirsiniz.
hocam dediklerinizi harfiyen yapıyorum fakat data.yaml dosyası bir türlü oluşmuyor bende. O oluşmadığı için de Custom Training bölümünde "FileNotFoundError: '{dataset.location}/data.yaml' does not exist" hatası alıyorum. Bir öneriniz var mıdır ?
dosya yolunda hata olabilir, onu bir kontrol edin
@@mrcilek4454 Hocam dosya yolunu kendisi ayarlamıyor mu zaten kontrol ediyorum ama ne olması gerektiğini bilmiyorum birsürü de değişiklik yaptım ama olmadı
@@goosebumps326ultralytics farklı versiyonunu yükleyerek deneyebilirsiniz
@@goosebumps326 cozebildiniz mi sorunu bende de ayni hata var
Hocam merhaba. Videodaki her şeyi adım adım gerçekleştirdim fakat webde çalışacağım için apiye ihtiyacım var. URL alırken "An error occured when getting the model upload URL: This version already has a trained model. Please generate and train a new version in order to upload model to Roboflow." hatası alıyorum. Bu hatayı alan başka arkadaşlara "Modelin tanımlandığı bir kod bölümü var, model = ... diye başlayan. Orayı çalıştırıp tekrar deneyin. Olmazsa diğer tüm adımları tekrar çalıştırın." önerinizi de yapmama rağmen hatam düzelmedi. Bu hatayı nasıl çözebilirim?
Belki farklı bir versiyon deneyebilirsiniz
pytorch indirmeden yolo8 kullanılabilir mi? bilgisayarımda yer yok da... ve spyder kullansam da olur mu?
Google Colab kullanabilirsiniz. Spyder da olur.
Hocam deploy kısmını yaparken An error occured when getting the model upload URL: This version already has a trained model. Please generate and train a new version in order to upload model to Roboflow. şöyle bir hata veriyor çözüm olarak ne yapmalıyım
bu hata mesajını dikkate almadan yönlendirme yapılan web sayfasında deploy işlemini yapabilirsiniz.
hocam yapmakta olduğum projeden dolayı uavdtnin datasetini indirdim annotationlarıyla beraber ama trainingini nasıl yapacağım hakkında bir fikrim yok maalesef bu konu ile alakalı bir kaynak önerebilir misiniz. teşekkürler
buradaki yolov8 videolarında eğitim konusu ile ilgilli detayları izleyebilirsiniz ve colab kullanarak eğitim yapabilirsiniz.
hocam colab ortamında sizin yaptığınız gibi yaptım ama training aşaması bittikten sonra gpu desteği gitti ve gidince ertesi gün training aşamasında olan detect dosyası bulunamadı şimdi ne yapmalıyım
@@elnrelnr8018 evet colab dosyaları siler. Eğitim bitince dosyaları bilgisayarınıza indirebilirsiniz
@@mrcilek4454 Öncelikle teşekkür ederim hocam fakat drive vs gibi bir yere kayıt işlemini nasıl yapabilirim acaba
@@elnrelnr8018 dosyanın yanındaki üç noktaya tıklayarak indir seçeneği ile indirebilirsiniz
@@mrcilek4454 tamamdır hocam çok teşekkür ederim
hocam ağzınıza sağlık ,
ben python değil de visual studio üzerinden c++ ve opencv kütüphanesi kullanıyorum.
roboflow üzerinden kendi eğittiğimiz model için bize verdiği erişim kodu python , başka türlü nasıl yapabilirim.
maalesef genel olarakda c++ üzerinde hiç kaynak yok
haklısınız genelde yolo hep python üzerinden tanıtılıyor ve kullanılıyor. belki bir başlangıç olarak şu linke bakabilirsiniz: medium.com/@shahriar.rezghi.sh/using-yolo-in-c-55d55419a947
tek kelime ile mükemmelsiniz
Allah da razı olsun@@mrcilek4454
Hocam projenin iyi çalışması için sizce verisetinde bir nesneden kaç fotoğraf olmalı?
En az 1000 adet olması tavsiye edilir
Hocam dediklerinizi birebir uyguladım ve çalıştı ancak ben resim değilde videoyu tanımasını istiyorum modelin.benim yaptığım projede otoparktaki boş ve dolu yerleri gösteriyor.Resim olarak çalıştırdığımda prediction.jpg olarak çıkıyor ve model güzel çalışıyor ancak bunu video olarak çalıştıramadım yardımcı olursanız çok sevinirim.Teşekkürler
Bir while döngüsü ile videocapture komutu ile algılanan her bir film karesi bir resim olarak nesne tanıma yapabilirsiniz
merhabalar hocam, anlatımınız çok güzel şimdiden teşekkür ederim ama bir sorun oluckatı bu colabda yaptığımızı ben kendi bilgisayarımda denedim fakat onu kamera ve jason nano kartı üzerinde yapmak istiyorum .sizce nasıl yapabilirim? ya da bir derleyici üzerinden yani pycharm gibi bir şeye nasıl aktarabilirim. şimdiden cevabınız için teşekkürler.
Jetson Nano ile de bu kodları çalıştırabilirsiniz. Pycharm da yükleyebilirsiniz
hocam merhaba bu kod sadece colab da mı çalışıyor yoksa jupyter notebookta da yapabilir miyiz
ilgili kütüphaneleri yükleyerek jüpiterde de çalıştırabilirsiniz.
@@mrcilek4454 teşekkür ederim
Hocam merhabalar, yolov8 ile yapmış olduğum object detection projesini veritabanına bağlamak istiyorum bunu nasıl yapabilirim. yani mesela bir meyve train ettim, ekranda o meyveyi görünce kaç kalori olduğunu veya fiyatını yazdırmak istiyorum. bunu nasıl yapabilirim
Bunun için Excel yada postgreSql gibi veri tabanı ile etkileşim kurmak gerekir. Hem Excel hem de postgreSql ile ilgili Mr Çilek kanalında yayınlanan videolara bakabilirsiniz
@@mrcilek4454 hocam bulamadım youtube arama kısmına yazdığım halde. örnek video varsa linkini atar mısınız
th-cam.com/video/pftVK72KH4Y/w-d-xo.html th-cam.com/video/1ocu_p70e3k/w-d-xo.html
Hocam benim fotoğraf arşivine ihtiyacın var hangi siteden v8 e uygun fotoğraf teğmin edebilirim ama cok fazla binlerce
Open images dataset ile resimleri ve etiketleri kolay ve hızlı oluşturabilirsiniz. Şu videoyu izlemenizi öneririm: th-cam.com/video/XaIk17rWsTk/w-d-xo.html
Önceden eğitilmiş olan yolov8s modeli yerine daha hızlı olan yolov8n modelinin ağırlıklarını kullanmak bizim oluşturduğumuz modelin hızını hızlandırır mı?
Evet
Merhaba eğitimin doğruluk oranını nerden öğrenebilirim?
eğitim için kullanılan veri seti ile birlikte validation ve test için de veri setinde ayrı bir veri oluşturulur. eğitim sonunda da bu testlere ilişkin accuracy (doğruluk) oranları istatistik olarak oluşturulur. bunlara bakarak doğruluk oranı elde edilebilir. eğer bunlara erişiminiz yoksa kendiniz belli sayıda deneme yaparak doğruluk değerini test edebilirsiniz.
Hocam merhabalar ben 40 nesneli bir tanıma programı yaptım yaklaşık 10.000 tane görsel ile ama bunları roboflow da eğittim ve apı key aldım onunla kullanıyorum fakat ilerde belki kendi pt dosyam ile kullanmak isteyebilirim henüz denemedim fakat datam elimde hazır olduğu için hızlıca deneyebilirim. Sizce burada en hızlı modeli hangisi verir bana yolo v8 ile mi ooluşurayım kendi pt dosyamı? Şimdiden teşekkürler
Yolov8 kullanabilirsiniz, yolov9 ile şu an pek bir farkı yok, yolov8 kurmak ve eğitim daha kolay
Hocam cevabınız için teşekkürler son bir sorum olacak. Aynı sizin bu videoda yaptığınız gibi yapıp colabda modeli eğitip pt dosyasını alıp pycharmda kullanmam mantıklı olur değil mi? Yani colab de 10.000 veya 20.000 görseli eğitmemin herhangi bir dezavantajı var mı@@mrcilek4454
@@enesada8902 biraz uzun sürebilir onun dışında bir dezavantaj olmaz
Hocam ben bir sabit kanat uçakta görüntü işleme yaparak bir tankı tanımam gerekiyor ve sonrasında tanka yaklaşıp tam üstündeyken yük bırakmalıyım bunu nasıl yapabilirim yardımcı olursanız çok sevinirim.
Tank nesnesinin tanınması için tank resimleri ile eğitim yaparak kendi modelinizi oluşturabilirsiniz. Tankı tanıyınca kamera görüntülerinden tankın bulunduğu yere ait koordinatları elde eder ve yükü oraya bırakabilir
Hocam colabta Deploy model on Roboflow bu adımdaki kodu çalıştırdığımda 'An error occured when getting the model upload URL: This version already has a trained model. Please generate and train a new version in order to upload model to Roboflow' böyle bir hata alıyorum ne yapmalıyım?
Bu hata (web de deploy yapmayacaksanız) önemli değil, eğitim sonrası oluşan.pt uzantılı dosyayı indirip Python kodu ile eğitilmiş model ile nesne tanıma yapabilirsiniz. Kanalda buna ilişkin video mevcut
@@mrcilek4454 Çok teşekkürler hocam
Hocam bu eğitim yolov8s.pt modelinde neyi hedefliyoruz kaç katmanı eğittik veya transfer learning mi yaptık açıklayabilir misiniz?
Yolov8s.pt hazır eğitilmiş bir model, standart bir nesne grubu için eğitilmiş. Biz kendi özel nesnemizi tanıtmak istersek o zaman kendi modelimizi eğitmemiz gerekiyor
Eğittiğimiz ağırlıkları geliştirmek için eğitime nasıl devam edebiliriz?(örneğin:epoch=25 bittikten sonra tekrar 25daha eğitmek gibi)
bunun için aşağıda örnek bir video ekliyorum. bu video h5 dosyası için yapılmış, siz kendi örneğinize uygun buna benzer bir video yada yazılı metin bulabilirsiniz. th-cam.com/video/4umFSRPx-94/w-d-xo.html
@@mrcilek4454 teşekkürler
Hocam eğitime kaldığı yerden devam ettirmeyi nasıl yapıyoruz
@@Tokat60tktktk github.com/ultralytics/ultralytics/issues/802. Bu linki inceleyebilirsiniz
@@mrcilek4454 teşekkür ederim hocam, aradığım cevabı buldum linkte
Merhaba hocam Api kodunu kullanarak kamera açamadım, kamera üzerinden nesne tanıma işlemini nasıl yapıyoruz? Teşekkürler.
Opencv videocapture komutu ile kamera açılıyor. Bu komut 0 parametresi ile dahili kamerayı açıyor. Eğer farklı bir kamera kullanırsanız bu değeri 1 yada 2 olarak değiştirmek gerekiyor
@@mrcilek4454 Teşekkürler hocam
Hocam bu transfer learning özelliğini kullanarak mevcut class liste ekleme yapabilir miyiz?. mesela yolo class list 80 nesne. farklı bir nesne ile de eğitim yaptık 80+1 lik tek bir ağırlık olacak şekilde.
Bunu hiç denemedim fakat olabileceğini tahmin ediyorum
@@mrcilek4454 tesekkurler
Merhaba hocam , öncelikle videolar için teşekkür ederim. Kanal da biraz gezindim YOLO nun çoğu sürümleri ile ilgili video bulunmakta ancak YOLO v7 nin OpenCV ile çalışması hakkında bir video bulamadım YOLO v7 hakkında da aynı bu video içeriğinde bir ders çekerseniz sevinirim.
öneriniz için teşekkürler. neden özellikle yolov7 ile ilgilendiğinizi sorabilir miyim?
@@mrcilek4454 Teknofest için kullanıcaz hocam. Rapor hazırladıgımız süreç içerisinde UAV tespiti ve takipte en efektif olanı oydu.
@@mrcilek4454 Hazırladığımız rapora bağlı kalmamız gerekiyor bu nedenden ötürü.
Yardımcı olursanız sevinirim.
@@muhammedcan7091 tamam, teşekkürler, yolov8 de performans olarak iyi görünüyor
@@muhammedcan7091 fırsat buldukça konuları işlemeye çalışıyorum. şu an hazırlık yaptığım bir konu var: yolov8 ve opencv ile iha yarışması için iha algılama ve izleme üzerine. bittiğinde paylaşmayı planlıyorum
Hocam böyle resimlerden değil de canlı videolardan yapmak istersek nasıl yapabilirz.
Mr Çilek kanalında canlı videodan nesne tanıma örnekleri de mevcut, bu videoları izleyebilirsiniz
@@mrcilek4454 teşekkürler hocam, peki birden fazla dataseti birleştirmeyi nasıl yapabiliriz. mesela yemekleri tanıma üstüne bi dataset yapıyorum. 5 tane yemeğim var diyelim herbirinin datasetini ayrı ayrı roboflowdan indirdim, peki bunu nasıl birleştiricem
Hocam merhaba bir projem var ve açıkçası bu alanda sıfırdan başlıyorum.Projemde nesne tanima ve takip yapacağım, bu uygulamamda yolov8 kullanmayi düşünüyorum ama bunu sonra nasil mobil uygulamaya cevirebilirim? Masaüstünde mi calismak zorunda oluyoruz
th-cam.com/video/tVGb614G_04/w-d-xo.htmlsi=_73mJ8gkVi0PKkd6. Burada benzer bir çalışma yapmışlar ve github da paylaştıklarını belirtmişler. Yolov5 kullanmışlar. Bu konuyu herhangi bir versiyon ile ilk fırsatta ben de deneyimlemek istiyorum. Projenizde edindiğiniz tecrübeleri buradan bizlerle paylaşabilirseniz memnun olurum.
Bu videoda da android studio ile nasıl yapıldığı anlatılıyor: th-cam.com/video/zs43IrWTzB0/w-d-xo.htmlsi=HT0R5Gvfv7TjgCM9. Her ikisinde de tensorflow lite kullanılıyor
@@mrcilek4454 tamamdır hocam, teşekkür ediyorum projede ilerledigimde size bahsedeceğim
Processing egg dataset
Starting training for egg
Ultralytics YOLOv8.2.68 🚀 Python-3.10.12 torch-2.3.1+cu121 CUDA:0 (NVIDIA A100-SXM4-40GB, 40514MiB)
Error during training for egg: CUDA error: device-side assert triggered
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.
No results for egg
hocam 2 gündür cözemiyorum calışan koduım calışmıyor şuan
@@irensaka kullanılan kütüphanelerden birine güncelleme gelmiş olabilir, hata mesajını web de aratarak çözüm bulabilirsiniz
hocam merhabalar. sadece yüz tanıma ve karşılaştırma uygulaması yapmak istiyorum. fakat sadece belirli kişilerin yüzünü tanısın mesela 50 kişinin yüzünü ayrı ayrı koyacağım ve hepsini tanımasını istiyorum bunu bu yöntem ile yapabilir miyim ?
aşağıda linklerini verdiğim Mr Çilek kanalındaki videoları seyrederek yapabilirsiniz:: 1- th-cam.com/video/ufLrMkQPJ8g/w-d-xo.html 2- th-cam.com/video/1c7_TFOwMvI/w-d-xo.html
@@mrcilek4454 hocam peki bunu android studio için yapacağım ben. Bu konu hakkında bir fikriniz var mı ? veya önereceğiniz kaynak? bunun için video çekebilir misiniz ? yada pythonda yazdığım bu kodları android studio entegre edebilir miyim ?
@@yerlikacovv8674 android studio değil ama unity ile android uygulama örnek videomuz var: th-cam.com/video/g187aZYF7iA/w-d-xo.html . Unity ile yüz tanıma yapmak için şu videoya bakabilirsiniz: th-cam.com/video/WMr7nLCXDco/w-d-xo.html
@@mrcilek4454 çok teşekkür ederim hocam iyi çalışmalar dilerim :)
@@yerlikacovv8674 teşekkürler
Neler indirmem lazım? Bana hata veriyor
Ultralytics kütüphanesi ve videoda anlatıldığı gibi ilgili kütüphaneleri yüklemeniz gerekiyor
Hocam merhaba, kullandığınız platform ücretsiz midir?
evet ücretsiz, fakat büyük veriler için pro versiyonu ücretli olabilir.
@@mrcilek4454 teşekkür ederim hocam.
merhaba hocam oncelikle paylasimlairniz icin cok tesekkurler benim 2 adet sorum var
1. bu roboflow egitimini direk lochal de calistirma sansimiz varmi ben internet olmayan bir pc de calistirmak istiyorum
2. yolo 8 de ozel egitim yaptigimizda agarlik olarak .pt uzantsi veriyor bu .pt leri okutmaya calistigimda pycharda yapamadim ne yazikki bir suru ornek var hepsi internet uzerinden calisir sekilde yapilandirilmis ilk sorumdaki gibi bana internetsiz ortamda calismasi gerekiyor bu yuzden .pt yi direk calistirmanin bir yolu varmidir kodu nedir yada bu .pt yi ben nasil .weights halinde dark versiyonda calistirabilirim cikamadim isin icinden :)
1. Roboflow internet üzerinden çalışıyor, bildiğim kadarıyla offline mümkün değil. 2. Pt uzantılı dosya Python versiyonu değiştirince çalışacaktır. Benzer problem bende de oldu. Versiyonu değiştirince düzeldi
@@mrcilek4454 hangi versiyonu denemeliyim hocam cok sagolun bu arada ya
@@korayaman şu videoya bakabilirsiniz: th-cam.com/video/_4ZhpmqD0D4/w-d-xo.html ben denediğimde 3.7 den 3.8 e yükseltince çalıştı
@@mrcilek4454 simdi bakiyorum hocam bende de 3.11 var sanirsam umarim calistirabiliriz egitimi cok sagolun
Hocam roboflowdan çektiğim farklı 5 dataseti birleştirerek object detection yapmak istiyorum da bunu nasıl yapabilirm? Teşekkürler
datasetleri aynı formatta olacak şekilde bilgisayarınızda bir klasör içinde birleştirerek tekrar roboflow a yükleyerek yada colab kullanarak object detection için eğitebilirsiniz.
@@mrcilek4454 Hocam dediğiniz gibi yaptım ve index out of bounds hatası alıyorum. Mail yoluyla veya burdan sakıncası yoksa yardımcı olabilme şansınız var mıdır acaba? dünden beri uğraşıyorum ama çözemedim
@@yusufsabr2288 bu hata genelde opencv versiyonu ile ilgili oluyor. Opencv yi daha eski bir versiyonu ile değiştirerek deneyebilirsiniz
@@mrcilek4454 hocam herhangi bir opencv methodu kullanmadım ki, datasetleri toplayıp google collabda train yaptığımda bu hatayı aldım
@@mrcilek4454 Hocam herhangi bir opencv methodu kullanmadım ki, sadece roboflowdan datasetleri çekip belli bir klasörde topladım, labellara girip classlarını değiştirdim ve google collabda train etmeye çalışınca bu hatayı aldım. hocam vallahi yardımcı olursanız çok sevinirim, mail yoluyla azıcık anlatsam olur mu hatayı veya burda
Hocam değerli bilgileriniz için teşekkürler. 1 sınıf eğitip projeye dahil ettikten sonra farklı bir sınıfı aynı projede nasıl çalıştırabiliriz. Örneğin 1000 adet kedi resmi eğitip projeye ekleyip çalıştırdım. 1000 adet kuş verisini nasıl aynı projeye dahil edebilirim.classları aşama aşama pythona eklemek gibi.
Birden fazla sınıf için eğitim konusunda daha önce video yapmıştık, o videoyu izleyebilirsiniz
th-cam.com/video/aaZ548jUjOY/w-d-xo.html
@@mrcilek4454 bilgi için teşekkürler. Ben aslında kendi hazırladığım özel nesneleri bu anlatımınızdaki Roboflow yöntemi için sordum.Sonradan farkettim proje ekledikçe projelerin üstünde 3 noktaya basıldığında aynı türdeki sınıflandırmaları birleştir seçeneği verdi. Fakat Colab projesini pycharma aktarma kısmında takıldım.
Colab tan projeyi dışarı çıkartıp çalıştırma yöntemi varmı. pt dosyası colabtan sadece roboflowa aktarıp çalıştırma kodu aldım ama roboflowa bağımlı kalıyor. Roboflowdan dosya kalktığında proje çalışmayacak.
@@AAVCI-qh2py evet var. Pt uzantılı ağırlık dosyasını pycharm da çalışma klasörüne kopyalayarak ultrlytics kütüphanesi ile yapabilirsiniz. Bununla ilgili kanalda videolar mevcut
hocam internetten rastgele derlenmiş veri setleriyle aynı projeyi nasıl yapabiliriz yardımcı olursanız çok sevinirim. ellerinize sağlık çok faydalı bir içerik olmuş :)
Herhangi bir veri setini roboflow da yükleyerek aynı adımları tekrar uygulayarak nesne tanıma yaptırabilirsiniz
Hocam elinize sağlık çok güzel anlatmışssınız fakat dediklerinizin tamamını yapmama rağmen Deploy model on Roboflow kısmında böyle bir hata alıyorum. çalıştıramıyorum link oluşmuyor. Yardımcı olabilirseniz çok sevinirim. "An error occured when getting the model upload URL: This version already has a trained model. Please generate and train a new version in order to upload model to Roboflow."
Yukarıdaki bölümlerde modelin tanımlandığı bir kod bölümü var, model = ... diye başlayan. Orayı çalıştırıp tekrar deneyin. Olmazsa diğer tüm adımları tekrar çalıştırın.
@@mrcilek4454 Hocam aynı hatayı ben de alıyorum ama model= ile başlayan kod bölümü tekrar çalıştırdım ama hala aynı hatayı alıyorum. Tüm adımları tekrar çalıştırmaktan kasıt modeli tekrar mı eğitmem gerekiyor ? 1 saatten fazla sürüyor eğitim. Bu aşamayı tekrar mı yapmam gerekiyor ? Yardımcı olursanız çok sevinirim.
deploy model kısmında bu hatayı ben de almıştım, sorun değil, eğitilmiş modeli alıp kendi ortamınızda kullanabilirsiniz.
Labelimg ile etiketlediğimiz görsel veriler üzerinden eğitimi nasıl yapabiliriz?
roboflow da kendi etiketlediğiniz verileri yükleyerek de eğitim adımlarını tamamlayabilirsiniz.
Yüklediğimde etiketlemiş olduğum bir çok fotoğrafı malesef yüklemiyor
@@akifakbulut765 eğer veri çok fazla sayıda değilse belki tek tek düzeltme yapabilirsiniz. ama çok fazla sayıda ise o zaman roboflow kullanmayıp, kendiniz eğitim yaptırabilirsiniz. örnek video: th-cam.com/video/K-sALAaQ-vc/w-d-xo.html
@@mrcilek4454 4000 resimden oluşan bir veri seti şeklinde etiketledim labelimg ile ama aktarırken txt dosyalarını ya aktatmıyo yada 1000 kadar etiketli kısmı alıyor
@@akifakbulut765 belki ücretsiz kısmı sınırlıdır, ücretli seçenekte etiketleme sayısında sınır olmayabilir. bu konuda ücretli seçeneği düşünürseniz bizleri fiyat ve koşullar hakkında buradan bilgilendirirseniz çok memnun oluruz. örneğin ne kadar ücret ödeyince ne kadar fazla sayıda veri işlenebiliyor.
hocam bu roboflow apisi ile çok yavaş çalışıyor. best.pt dosyasına sahibim kendi bilgisayarımda vsc kullanarak çalıştıramaz mıyım ? pycharm conda kullanmak istemiyorum.
Vs ile de yapabilirsiniz
@@mrcilek4454
from ultralytics import YOLO
import cv2
# YOLOv8 modelini yükleyin
model = YOLO('best.pt')
# Görseli yükleyin
img = cv2.imread('gorsel.png')
# Modeli çalıştırın
results = model(img)
# Sonuçları görselleştirin ve kaydedin
for result in results:
result.show()
result.save('output.png')
Bu şekilde yapıyorum. Çok yavaş çalışıyor ve işaretlemeler görselin en üstünde üst üste birikmiş şekilde hatalı gözüküyor. Roboflow apisi ile yapınca doğru gösteriyor. İzlemediğim video kalmadı anlamadım.
@@mrcilek4454
from ultralytics import YOLO
import cv2
# YOLOv8 modelini yükleyin
model = YOLO('best.pt')
# Görseli yükleyin
img = cv2.imread('gorsel.png')
# Modeli çalıştırın
results = model(img)
# Sonuçları görselleştirin ve kaydedin
for result in results: # Liste üzerinde döngü
result.show() # Her bir sonucu göster
result.save('output.png') # Sonucu kaydedin
yukarıdaki gibi denedim. Çalışıyor fakat işaretlemeler görselin en üstünde üst üste sıkışıyor hatalı gösteriyor ve çok yavaş. roboflow apisi ile doğru çalışıyor. Ne yapamam gerektiğini bulamadım
@@mrcilek4454 11
@@mrcilek4454
from ultralytics import YOLO
import cv2
model = YOLO('best.pt')
img = cv2.imread('gorsel.png')
results = model(img)
for result in results: # Liste üzerinde döngü
result.show() # Her bir sonucu göster
result.save('output.png') # Sonucu kaydedin
yukarıdaki gibi yapıyorum doğru çalışmıyor. roboflowun apisi ile doğru çalışıyor
hocam merhaba,
data.yaml dosyası projede olusmamıs gözüküyor bilginiz var mı
data.yaml colab da eğitim aşamasında oluşturulmuş olması gerekiyor.
hocam özel verisetimi webcam ile çalıştıramıyorum bunun için kodunuz vs var mı
evet var, şu linke bakabilirsiniz: th-cam.com/video/wZ5tSsBrcKI/w-d-xo.html
@@mrcilek4454 hocam bu videoda kendi oluşturduğumuz dataseti kullanmıyoruz ondan dolayı sordum. roboflow ile oluşturduğum datasetini kamera kullanarak gerçekzamanlı görüntü alamıyorum
@@AverageGameEnjoyer979 th-cam.com/video/PZIrIYsRepE/w-d-xo.html bu videoda anlattığım şekilde yapabilirsiniz. Bu videoda yolov8n.pt yerine sizin kendi eğittiğiniz best.pt dosyasını kullanarak webcam ile nesne tanıma yapabilirsiniz.
teşekkürler hocam