Korisničko prijateljsko sučelje za obuku i implementaciju YOLO modela za detekciju objekata

Apstrakt

Uvod: Rastuća potreba za efikasnim algoritmima za detekciju objekata u realnom vremenu dovela je do razvoja YOLO (You Only Look Once) arhitekture, koja je revolucionirala područje strojnog vida. Ovo istraživanje predstavlja korisničko prijateljsko sučelje namijenjeno studentima i istraživačima za jednostavnu obuku, validaciju i primjenu YOLO modela. 

Cilj: Cilj ovog istraživanja je razviti intuitivno softversko sučelje koje omogućuje uvoz podataka, konfiguraciju hiperparametara, obuku modela i detekciju objekata na slikama, videima i u realnom vremenu putem veb-kamere, s fokusom na obrazovne i istraživačke primjene.

 
Materijal i metode: Softver je razvijen koristeći Python s bibliotekama Ultralytics YOLO, OpenCV i PyQt5 za korisničko sučelje. Sastoji se od četiri modula: modul za obuku, modul za detekciju na slikama, modul za detekciju na videima i modul za detekciju u realnom vremenu. Razvoj je uključivao testiranje na Windows platformi s NVIDIA GPU podrškom, koristeći javne 
podatkovne zbirke poput COCO za validaciju.

 
Rezultati: Razvijeno sučelje postiglo je visoku efikasnost, s brzinama detekcije do 30 FPS u realnom vremenu. Moduli su testirani na različitim datasetovima, pokazujući preciznost do 95% na validacijskim setovima. Korisničko sučelje omogućuje intuitivnu navigaciju, a implementacija na preporučenoj hardverskoj konfiguraciji osigurava pouzdanu izvedbu.

 Zaključak: Ovo istraživanje pokazuje potencijal korisničkog sučelja za olakšavanje rada s YOLO 
modelima u obrazovnim i istraživačkim okruženjima. Automatizacijom procesa sustav smanjuje barijere za korisnike i poboljšava pristup naprednim tehnikama strojnog vida. Budući radovi će se fokusirati na integraciju novijih YOLO varijanti i podršku za više operativnih sustava.