{"id":30277,"date":"2025-02-05T05:00:00","date_gmt":"2025-02-05T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/sii.pl\/blog\/?p=30277"},"modified":"2026-05-07T13:40:15","modified_gmt":"2026-05-07T11:40:15","slug":"algorytm-yolo-jak-stworzyc-wlasna-siec-neuronowa-do-rozpoznawania-obrazow-czesc-i","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sii.pl\/blog\/algorytm-yolo-jak-stworzyc-wlasna-siec-neuronowa-do-rozpoznawania-obrazow-czesc-i\/","title":{"rendered":"Algorytm YOLO \u2013 jak stworzy\u0107 w\u0142asn\u0105 sie\u0107 neuronow\u0105 do rozpoznawania obraz\u00f3w. Cz\u0119\u015b\u0107 I"},"content":{"rendered":"\n<p>Rozpoznawanie obraz\u00f3w to jeden z najwa\u017cniejszych obszar\u00f3w sztucznej inteligencji. Algorytm YOLO (You Only Look Once) zrewolucjonizowa\u0142 podej\u015bcie do detekcji obiekt\u00f3w na zdj\u0119ciach i wideo, \u0142\u0105cz\u0105c wysok\u0105 dok\u0142adno\u015b\u0107 z szybko\u015bci\u0105 dzia\u0142ania. Jego kluczowa cecha to jednoczesne analizowanie ca\u0142ego obrazu w jednym przebiegu sieci neuronowej, co pozwala na detekcj\u0119 obiekt\u00f3w w czasie rzeczywistym.<\/p>\n\n\n\n<p>YOLO znajduje zastosowanie w takich dziedzinach jak monitorowanie uliczne, analiza obraz\u00f3w medycznych czy automatyzacja w handlu. Opr\u00f3cz tego, jest r\u00f3wnie\u017c powszechnie u\u017cywane w projektach badawczych, dzi\u0119ki \u0142atwej implementacji i mo\u017cliwo\u015bci dostosowania do wielu r\u00f3\u017cnych przypadk\u00f3w u\u017cycia.<\/p>\n\n\n\n<p>Z artyku\u0142u dowiecie si\u0119, jak dzia\u0142a YOLO oraz jak podej\u015b\u0107 praktycznie do tworzenia w\u0142asnej sieci neuronowej do rozpoznawania obraz\u00f3w. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Jak dzia\u0142a YOLO?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>YOLO dzieli obraz na siatk\u0119 i dla ka\u017cdego pola tej siatki przewiduje:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>pozycj\u0119 obiektu (wsp\u00f3\u0142rz\u0119dne ramki ograniczaj\u0105cej, tzw. bounding box),<\/li>\n\n\n\n<li>klasyfikacj\u0119 obiektu (np. samoch\u00f3d, pies, rower),<\/li>\n\n\n\n<li>wska\u017anik pewno\u015bci (confidence score), okre\u015blaj\u0105cy prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0119powania obiektu w danym miejscu.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>W przeciwie\u0144stwie do innych algorytm\u00f3w, takich jak R-CNN czy Fast R-CNN, YOLO analizuje obraz w jednym przebiegu (forward pass), dzi\u0119ki czemu dzia\u0142a szybciej i mo\u017ce by\u0107 stosowane w aplikacjach czasu rzeczywistego, takich jak kamery monitoringu czy drony. <\/p>\n\n\n\n<p>Dzi\u0119ki jednemu przebiegowi obraz jest przetwarzany jako ca\u0142o\u015b\u0107, co zmniejsza ryzyko pomijania obiekt\u00f3w lub generowania nadmiarowych ramek ograniczaj\u0105cych. Przewidywania YOLO opieraj\u0105 si\u0119 na regresji, a nie na generowaniu wielu kandydat\u00f3w (jak w tradycyjnych algorytmach).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"850\" height=\"404\" src=\"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image1-3.png\" alt=\"Dzia\u0142anie YOLO\" class=\"wp-image-30278\" srcset=\"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image1-3.png 850w, https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image1-3-300x143.png 300w, https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image1-3-768x365.png 768w\" sizes=\"(max-width: 850px) 100vw, 850px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Ryc. 1 Dzia\u0142anie YOLO<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>YOLO w praktyce: instalacja i konfiguracja<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Rozpocz\u0119cie pracy z YOLO wymaga przygotowania odpowiedniego \u015brodowiska. Oto kroki, jak to zrobi\u0107:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Wymagania sprz\u0119towe \u2013 YOLO wymaga karty graficznej obs\u0142uguj\u0105cej CUDA, np. NVIDIA GTX\/RTX. Alternatywnie mo\u017cna korzysta\u0107 z procesora, ale b\u0119dzie to znacznie wolniejsze.<\/li>\n\n\n\n<li>Frameworki \u2013 najcz\u0119\u015bciej YOLO wykorzystuje biblioteki PyTorch lub TensorFlow. Popularne wersje YOLO to YOLOv5 i YOLOv8.<\/li>\n\n\n\n<li>Instalacja YOLO<\/li>\n<\/ol>\n\n\n<div class=\"wp-block-syntaxhighlighter-code \"><pre class=\"brush: plain; title: ; notranslate\" title=\"\">\n# Przyk\u0142ad instalacji YOLOv5\ngit clone https:\/\/github.com\/ultralytics\/yolov5.git\ncd yolov5\npip install -r requirements.txt\n<\/pre><\/div>\n\n\n<ol start=\"4\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Przygotowanie danych \u2013 do trenowania w\u0142asnego modelu YOLO potrzebne s\u0105 zdj\u0119cia i odpowiadaj\u0105ce im etykiety (np. w formacie COCO lub YOLO). Narz\u0119dzia takie jak LabelImg pozwalaj\u0105 na r\u0119czne oznaczanie obiekt\u00f3w na zdj\u0119ciach. Warto zadba\u0107 o r\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107 danych, by model by\u0142 bardziej odporny na zmienne warunki (np. r\u00f3\u017cne o\u015bwietlenie, k\u0105ty kamery).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Tworzenie w\u0142asnej sieci opartej na YOLO<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Oto kroki, jakie powiniene\u015b wykona\u0107, je\u015bli chcesz zastosowa\u0107 YOLO do w\u0142asnych danych:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Pozyskanie danych:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>skorzystaj z publicznych zbior\u00f3w danych, takich jak COCO, Pascal VOC lub Open Images,<\/li>\n\n\n\n<li>przygotuj w\u0142asne dane i oznacz je r\u0119cznie.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>Dostosowanie YOLO do w\u0142asnych potrzeb:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>wykorzystaj transfer learning, by zacz\u0105\u0107 od wst\u0119pnie wytrenowanego modelu YOLO i dostosowania go do swojego zbioru danych,<\/li>\n\n\n\n<li>skonfiguruj plik treningowy, wskazuj\u0105c \u015bcie\u017cki do zdj\u0119\u0107 i etykiet.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>Trening modelu:<\/li>\n<\/ol>\n\n\n<div class=\"wp-block-syntaxhighlighter-code \"><pre class=\"brush: plain; title: ; notranslate\" title=\"\">\npython train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt\n<\/pre><\/div>\n\n\n<ol start=\"3\" class=\"wp-block-list\">\n<li>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>&#8211;img \u2013 rozdzielczo\u015b\u0107 obrazu,<\/li>\n\n\n\n<li>&#8211;batch \u2013 liczba obraz\u00f3w przetwarzanych jednocze\u015bnie,<\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"color: initial;\">&#8211;epochs \u2013 liczba epok treningowych,<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"color: initial;\">&#8211;data \u2013 plik konfiguracyjny z informacjami o zbiorze danych,<\/span><\/li>\n\n\n\n<li>&#8211;weights \u2013 wst\u0119pnie wytrenowane wagi modelu YOLOv5.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>Ewaluacja i testowanie \u2013 po zako\u0144czeniu treningu przetestuj model na zdj\u0119ciach testowych, aby oceni\u0107 jego jako\u015b\u0107.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"127\" src=\"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image2-1.png\" alt=\"Przyk\u0142adowa detekcja obraz\u00f3w (\u017ar\u00f3d\u0142o: Imerit) \" class=\"wp-image-30280\" srcset=\"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image2-1.png 512w, https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image2-1-300x74.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Ryc. 2 Przyk\u0142adowa detekcja obraz\u00f3w (<a href=\"https:\/\/imerit.net\/blog\/real-time-object-detection-using-yolo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"\" rel=\"nofollow\" >\u017ar\u00f3d\u0142o: Imerit<\/a>)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Optymalizacja i wdra\u017canie sieci<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Poprawa dok\u0142adno\u015bci:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>u\u017cyj augmentacji danych (np. losowe obroty, zmiany jasno\u015bci),<\/li>\n\n\n\n<li>dostosuj hiperparametry, takie jak wsp\u00f3\u0142czynnik uczenia czy liczba neuron\u00f3w, w warstwach sieci.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li>Wdra\u017canie YOLO w systemach rzeczywistych:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>na serwerach \u2013 uruchomienie modelu na platformach chmurowych, takich jak AWS czy Google Cloud,<\/li>\n\n\n\n<li>na urz\u0105dzeniach mobilnych \u2013 konwersja modelu do formatu TFLite, by dzia\u0142a\u0142 na smartfonach,<\/li>\n\n\n\n<li>na urz\u0105dzeniach wbudowanych \u2013 u\u017cycie narz\u0119dzi takich jak NVIDIA TensorRT lub ONNX Runtime.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>Zastosowania YOLO s\u0105 praktycznie nieograniczone<\/strong> \u2013 mo\u017cna je wykorzysta\u0107 do takich projekt\u00f3w jak rozpoznawanie obiekt\u00f3w w czasie rzeczywistym, zbieranie danych z du\u017cych zbior\u00f3w zdj\u0119\u0107 lub tworzenie bot\u00f3w automatyzuj\u0105cych r\u00f3\u017cne procesy. Wszystko zale\u017cy od naszej kreatywno\u015bci!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Przyk\u0142ad zastosowania YOLO \u2013 stworzenie w\u0142asnego bota do automatyzacji proces\u00f3w<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>YOLO mo\u017cna r\u00f3wnie\u017c wykorzysta\u0107 do tworzenia w\u0142asnych bot\u00f3w do rozpoznawania obiekt\u00f3w, kt\u00f3re mog\u0105 automatyzowa\u0107 r\u00f3\u017cnorodne procesy, na przyk\u0142ad w grach komputerowych. Dzi\u0119ki temu da si\u0119 nauczy\u0107 sie\u0107 rozpoznawania okre\u015blonych obiekt\u00f3w (np. przedmiot\u00f3w w grze, przeciwnik\u00f3w czy cel\u00f3w) i integrowa\u0107 j\u0105 z oprogramowaniem. Proces ten obejmuje:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Zbieranie danych z gry \u2013 zrzuty ekranu lub nagrania wideo z gry, na kt\u00f3rych widoczne s\u0105 obiekty do rozpoznania.<\/li>\n\n\n\n<li>R\u0119czne oznaczanie danych \u2013 przy u\u017cyciu narz\u0119dzi takich jak LabelImg mo\u017cna oznaczy\u0107 interesuj\u0105ce nas obiekty.<\/li>\n\n\n\n<li>Trening sieci \u2013 przygotowana sie\u0107 mo\u017ce by\u0107 uczona w spos\u00f3b nadzorowany \u2013 dostarczamy jej obrazy z gr\u0105 oraz etykiety, dzi\u0119ki czemu model uczy si\u0119 automatyzowa\u0107 procesy, takie jak wykrywanie przeciwnik\u00f3w czy celowanie.<\/li>\n\n\n\n<li>Rozw\u00f3j modelu \u2013 w miar\u0119 zdobywania nowych danych model mo\u017cna dalej ulepsza\u0107, co sprawia, \u017ce bot staje si\u0119 coraz skuteczniejszy i bardziej precyzyjny.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"484\" height=\"348\" src=\"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image3.png\" alt=\"Przyk\u0142adowe zastosowanie w grach komputerowych \u2013 Gothic II (kod\/\u017ar\u00f3d\u0142o \u2013 tw\u00f3rcy) \" class=\"wp-image-30283\" srcset=\"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image3.png 484w, https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image3-300x216.png 300w\" sizes=\"(max-width: 484px) 100vw, 484px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Ryc. 3 Przyk\u0142adowe zastosowanie w grach komputerowych \u2013 Gothic II (<a href=\"https:\/\/drive.google.com\/drive\/folders\/1BiCXOmPVz4nLLWRGHTV-Q19dUa6OCuGW\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"\" rel=\"nofollow\" >kod\/\u017ar\u00f3d\u0142o \u2013 tw\u00f3rcy<\/a>)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"458\" src=\"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image4-1024x458.png\" alt=\"Przyk\u0142adowe zastosowanie w grach komputerowych \u2013 Diablo II (kod\/\u017ar\u00f3d\u0142o \u2013 tw\u00f3rcy) \" class=\"wp-image-30285\" srcset=\"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image4-1024x458.png 1024w, https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image4-300x134.png 300w, https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image4-768x344.png 768w, https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/image4.png 1184w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Ryc. 4 Przyk\u0142adowe zastosowanie w grach komputerowych \u2013 Diablo II (<a href=\"https:\/\/github.com\/moises-dias\/yolo-opencv-detector\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"\" rel=\"nofollow\" >kod\/\u017ar\u00f3d\u0142o \u2013 tw\u00f3rcy<\/a>)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Przysz\u0142o\u015b\u0107 YOLO i rozpoznawania obraz\u00f3w<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>YOLO stale ewoluuje. Najnowsze wersje, takie jak YOLOv8, oferuj\u0105 jeszcze lepsz\u0105 wydajno\u015b\u0107 i mo\u017cliwo\u015bci dostosowania. W przysz\u0142o\u015bci mo\u017cemy spodziewa\u0107 si\u0119 dalszego rozwoju tego algorytmu, w tym lepszego wsparcia dla urz\u0105dze\u0144 o ograniczonej mocy obliczeniowej czy bardziej intuicyjnych narz\u0119dzi do trenowania.<\/p>\n\n\n<div class=\"nsw-o-blogersii-banner\">\n            <picture>\n            <source srcset=\"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Banner-AI-Offer-Sample-Desktop.jpg\" media=\"(min-width: 992px)\" >\n            <source srcset=\"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Banner-AI-Offer-Sample-MOB.jpg\" media=\"(min-width: 300px)\" >            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Banner-AI-Offer-Sample-Desktop.jpg\" alt=\"\"  class=\"\"  >\n        <\/picture>\n        <div class=\"cnt\">\n                    <div class=\"nsw-m-title-block -h3 -invert  -has-title-margin-bottom-0 -has-title-font-weight-bold\">\n                                <h2 class=\"nsw-m-title-block__title\">Artificial Intelligence<\/h2>\n                <\/div>\n                            <p class=\"has-nsw-p-4-font-size has-invert-color\">\n                Dostarczamy rozwi\u0105zania AI dopasowane do Twojego biznesu, kt\u00f3re zwi\u0119kszaj\u0105 efektywno\u015b\u0107 i podnosz\u0105 produktywno\u015b\u0107 Twojego zespo\u0142u.\n            <\/p>\n                            <a  href=\"https:\/\/sii.pl\/oferta\/artificial-intelligence\/\" class=\"nsw-a-button -ghost -banner-button\"   >\n        <span>Oferta AI<\/span>\n    <\/a>\n            <\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Podsumowanie<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>YOLO to zaawansowane narz\u0119dzie, kt\u00f3re \u0142\u0105czy prostot\u0119 implementacji z efektywno\u015bci\u0105. Wykorzystanie go do stworzenia w\u0142asnej sieci neuronowej pozwala na budowanie rozwi\u0105za\u0144 w wielu dziedzinach \u017cycia. Dzi\u0119ki szerokiej dokumentacji i wsparciu spo\u0142eczno\u015bci, algorytm YOLO jest idealnym punktem startowym dla ka\u017cdego, kto chce rozwija\u0107 si\u0119 w dziedzinie sztucznej inteligencji.<\/p>\n\n\n\n<p>***<\/p>\n\n\n\n<p>Je\u015bli interesuje Ci\u0119 tematyka sztucznej inteligencji, zajrzyj koniecznie r\u00f3wnie\u017c <a href=\"https:\/\/sii.pl\/blog\/all\/ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"\">do innych artyku\u0142\u00f3w naszych specjalist\u00f3w<\/a> \ud83d\ude42 <\/p>\n\n\n<div class=\"kk-star-ratings kksr-auto kksr-align-left kksr-valign-bottom\"\n    data-payload='{&quot;align&quot;:&quot;left&quot;,&quot;id&quot;:&quot;30277&quot;,&quot;slug&quot;:&quot;default&quot;,&quot;valign&quot;:&quot;bottom&quot;,&quot;ignore&quot;:&quot;&quot;,&quot;reference&quot;:&quot;auto&quot;,&quot;class&quot;:&quot;&quot;,&quot;count&quot;:&quot;30&quot;,&quot;legendonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;readonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;score&quot;:&quot;4.9&quot;,&quot;starsonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;best&quot;:&quot;5&quot;,&quot;gap&quot;:&quot;2&quot;,&quot;greet&quot;:&quot;&quot;,&quot;legend&quot;:&quot;4.9\\\/5&quot;,&quot;size&quot;:&quot;30&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Algorytm YOLO \u2013 jak stworzy\u0107 w\u0142asn\u0105 sie\u0107 neuronow\u0105 do rozpoznawania obraz\u00f3w. Cz\u0119\u015b\u0107 I&quot;,&quot;width&quot;:&quot;155.8&quot;,&quot;_legend&quot;:&quot;{score}\\\/5&quot;,&quot;font_factor&quot;:&quot;1.25&quot;}'>\n            \n<div class=\"kksr-stars\">\n    \n<div class=\"kksr-stars-inactive\">\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"1\" style=\"padding-right: 2px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 30px; height: 30px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"2\" style=\"padding-right: 2px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 30px; height: 30px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"3\" style=\"padding-right: 2px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 30px; height: 30px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"4\" style=\"padding-right: 2px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 30px; height: 30px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"5\" style=\"padding-right: 2px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 30px; height: 30px;\"><\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n    \n<div class=\"kksr-stars-active\" style=\"width: 155.8px;\">\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 2px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 30px; height: 30px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 2px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 30px; height: 30px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 2px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 30px; height: 30px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 2px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 30px; height: 30px;\"><\/div>\n        <\/div>\n            <div class=\"kksr-star\" style=\"padding-right: 2px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 30px; height: 30px;\"><\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n                \n\n<div class=\"kksr-legend\" style=\"font-size: 24px;\">\n            4.9\/5    <\/div>\n    <\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Rozpoznawanie obraz\u00f3w to jeden z najwa\u017cniejszych obszar\u00f3w sztucznej inteligencji. Algorytm YOLO (You Only Look Once) zrewolucjonizowa\u0142 podej\u015bcie do detekcji obiekt\u00f3w &hellip; <a class=\"continued-btn\" href=\"https:\/\/sii.pl\/blog\/algorytm-yolo-jak-stworzyc-wlasna-siec-neuronowa-do-rozpoznawania-obrazow-czesc-i\/\">Continued<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":667,"featured_media":30288,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_editorskit_title_hidden":false,"_editorskit_reading_time":0,"_editorskit_is_block_options_detached":false,"_editorskit_block_options_position":"{}","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1314],"tags":[2784,1546,1512,682],"class_list":["post-30277","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-development-na-twardo","tag-yolo","tag-przeglad-narzedzi","tag-poradnik","tag-artificial-intelligence"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"republish_history":[],"featured_media_url":"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/Algorytm-YOLO-\u2013-jak-stworzyc-wlasna-siec-neuronowa-do-rozpoznawania-obrazow.-Czesc-I.jpg","category_names":["Development na twardo"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30277"}],"collection":[{"href":"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/667"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30277"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30277\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":33808,"href":"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30277\/revisions\/33808"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/30288"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30277"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30277"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/sii.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30277"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}