Nesne algılama, yapay zekadaki önemi ve YOLO11 gibi modellerin sürücüsüz araçlar, sağlık hizmetleri ve güvenlik gibi sektörleri nasıl dönüştürdüğü hakkında bilgi edinin.
Birçok sektör yapay zeka (AI) çözümlerini operasyonlarına hızla entegre ediyor. Günümüzde mevcut olan birçok yapay zeka teknolojisi arasında bilgisayarla görme en popüler olanlardan biridir. Bilgisayar görüşü, bilgisayarların tıpkı insanlar gibi görüntü ve videoların içeriğini görmesine ve anlamasına yardımcı olan bir yapay zeka dalıdır. Makinelerin nesneleri tanımasını, desenleri belirlemesini ve baktıkları şeyi anlamlandırmasını mümkün kılar.
Bilgisayarla görmenin küresel pazar değerinin 2032 yılına kadar 175,72 milyar dolara ulaşacağı tahmin edilmektedir. Bilgisayarla görme, Vision AI sistemlerinin görsel verileri analiz etmesini ve yorumlamasını sağlayan çeşitli görevleri kapsar. Bilgisayarla görmenin en yaygın kullanılan ve temel görevlerinden biri nesne tespitidir.
Nesne algılama, görsel verilerdeki nesnelerin yerini belirlemeye ve sınıflandırmaya odaklanır. Örneğin, bir bilgisayara bir ineğin görüntüsünü gösterirseniz, ineği algılayabilir ve etrafına bir sınırlayıcı kutu çizebilir. Bu yetenek, hayvan izleme, sürücüsüz arabalar ve gözetim gibi gerçek dünya uygulamalarında kullanışlıdır.
Peki, nesne tespiti nasıl gerçekleştirilebilir? Bunun bir yolu bilgisayarla görme modelleridir. Örneğin, Ultralytics YOLO11 nesne algılama gibi bilgisayarla görme görevlerini destekleyen bir bilgisayarla görme modelidir.
Bu kılavuzda, nesne algılamayı ve nasıl çalıştığını inceleyeceğiz. Ayrıca nesne algılama ve Ultralytics YOLO11'in bazı gerçek dünya uygulamalarını da tartışacağız.
Nesne algılama, görüntülerdeki veya videolardaki nesneleri tanımlayan ve konumlandıran bir bilgisayarla görme görevidir. İki temel soruya cevap verir: "Görüntüde hangi nesneler var?" ve "Nerede bulunuyorlar?
Nesne algılamayı iki temel adım içeren bir süreç olarak düşünebilirsiniz. Bunlardan ilki olan nesne sınıflandırması, sistemin nesneleri tanımasını ve etiketlemesini sağlar; örneğin öğrenilen kalıplara göre bir kediyi, bir arabayı veya bir kişiyi tanımlamak gibi. İkincisi olan lokalizasyon, nesnenin etrafına bir sınırlayıcı kutu çizerek nesnenin konumunu belirler ve görüntüde nerede göründüğünü gösterir. Bu adımlar birlikte makinelerin bir sahnedeki nesneleri tespit etmesini ve anlamasını sağlar.
Nesne algılamayı benzersiz kılan yönü, nesneleri tanıma ve konumlarını tam olarak belirleme yeteneğidir. Diğer bilgisayarla görme görevleri farklı hedeflere odaklanır.
Örneğin, görüntü sınıflandırma bir görüntünün tamamına bir etiket atar. Bu arada, görüntü segmentasyonu farklı öğelerin piksel düzeyinde anlaşılmasını sağlar. Öte yandan, nesne algılama tanıma ile lokalizasyonu birleştirir. Bu da onu özellikle gerçek zamanlı olarak birden fazla nesneyi sayma gibi görevler için kullanışlı hale getirir.
Çeşitli bilgisayarla görme terimlerini keşfederken, nesne tanıma ve nesne algılamanın birbirinin yerine kullanılabileceğini düşünebilirsiniz - ancak bunlar farklı amaçlara hizmet eder. Farkı anlamanın harika bir yolu yüz algılama ve yüz tanımaya bakmaktır.
Yüz algılama bir nesne algılama türüdür. Bir görüntüdeki bir yüzün varlığını tanımlar ve bir sınırlayıcı kutu kullanarak konumunu işaretler. "Yüz görüntünün neresinde?" sorusuna yanıt verir. Bu teknoloji genellikle otomatik olarak yüzlere odaklanan akıllı telefon kameralarında veya bir kişinin mevcut olduğunu tespit eden güvenlik kameralarında kullanılır.
Yüz tanıma ise bir tür nesne tanımadır. Sadece bir yüzü algılamaz; benzersiz özellikleri analiz ederek ve bunları bir veri tabanıyla karşılaştırarak yüzün kimin yüzü olduğunu belirler. "Bu kişi kim?" sorusuna yanıt verir. Bu, Face ID ile telefonunuzun kilidini açmanın ya da kimlikleri doğrulayan havaalanı güvenlik sistemlerinin arkasındaki teknolojidir.
Basitçe ifade etmek gerekirse, nesne algılama nesneleri bulur ve konumlandırır, nesne tanıma ise onları sınıflandırır ve tanımlar.
YOLO11 gibi birçok nesne algılama modeli yüz algılamayı desteklemek için tasarlanmıştır ancak yüz tanımayı desteklemez. YOLO11 , bir görüntüdeki bir yüzün varlığını verimli bir şekilde tanımlayabilir ve etrafına bir sınırlayıcı kutu çizebilir, bu da onu gözetim sistemleri, kalabalık izleme ve otomatik fotoğraf etiketleme gibi uygulamalar için kullanışlı hale getirir. Ancak bu yüzün kimin yüzü olduğunu belirleyemez. YOLO11 , Facenet veya DeepFace gibi yüz tanıma için özel olarak eğitilmiş modellerle entegre edilerek tek bir sistemde hem algılama hem de tanımlama yapılmasını sağlayabilir.
Nesne algılamanın nasıl çalıştığını tartışmadan önce, bir bilgisayarın bir görüntüyü nasıl analiz ettiğine daha yakından bakalım. Bilgisayar bir görüntüyü bizim gördüğümüz gibi görmek yerine, onu piksel adı verilen küçük karelerden oluşan bir ızgaraya ayırır. Her piksel, bilgisayarların görsel verileri yorumlamak için işleyebileceği renk ve parlaklık bilgilerini içerir.
Bu pikselleri anlamlandırmak için algoritmalar onları şekil, renk ve birbirlerine ne kadar yakın olduklarına göre anlamlı bölgeler halinde gruplandırır. YOLO11 gibi nesne algılama modelleri, bu piksel gruplarındaki desenleri veya özellikleri tanıyabilir.
Örneğin, sürücüsüz bir araba bir yayayı bizim gördüğümüz gibi görmez - bir yayanın özellikleriyle eşleşen şekilleri ve desenleri algılar. Bu modeller, arabalar, trafik işaretleri ve insanlar gibi nesnelerin ayırt edici özelliklerini öğrenmelerini sağlayan etiketli görüntü veri kümeleriyle kapsamlı bir eğitime dayanır.
Tipik bir nesne algılama modelinin üç temel parçası vardır: omurga, boyun ve kafa. Omurga, bir görüntüden önemli özellikleri çıkarır. Boyun bu özellikleri işler ve iyileştirir, kafa ise nesne konumlarını tahmin etmekten ve sınıflandırmaktan sorumludur.
İlk tespitler yapıldıktan sonra, doğruluğu artırmak ve gereksiz tahminleri filtrelemek için işlem sonrası teknikler uygulanır. Örneğin, örtüşen sınırlayıcı kutular kaldırılarak yalnızca en alakalı tespitlerin korunması sağlanır. Ayrıca, modelin tahminlerindeki kesinliğini göstermek için tespit edilen her nesneye güven puanları (modelin tespit edilen bir nesnenin belirli bir sınıfa ait olduğundan ne kadar emin olduğunu temsil eden sayısal değerler) atanır.
Son olarak, çıktı, tespit edilen nesnelerin etrafına çizilen sınırlayıcı kutular, tahmin edilen sınıf etiketleri ve güven puanları ile birlikte sunulur. Bu sonuçlar daha sonra gerçek dünya uygulamaları için kullanılabilir.
Günümüzde, birçok bilgisayarla görme modeli mevcuttur ve en popüler olanlardan bazıları Ultralytics YOLO modelleridir. Hızları, doğrulukları ve çok yönlülükleri ile bilinirler. Yıllar geçtikçe bu modeller daha hızlı, daha hassas ve daha geniş bir görev yelpazesini yerine getirebilir hale geldi. Serbest bırakılması Ultralytics YOLOv5PyTorch gibi çerçevelerle dağıtımı kolaylaştırarak daha fazla insanın derin teknik uzmanlığa ihtiyaç duymadan gelişmiş Vision AI kullanmasına olanak sağladı.
Bu temel üzerine inşa ediliyor, Ultralytics YOLOv8 örnek segmentasyonu, poz tahmini ve görüntü sınıflandırması gibi yeni özellikleri tanıttı. Şimdi, YOLO11 birden fazla görevde daha iyi performansla işleri daha da ileri götürüyor. YOLOv8m'ye göre %22 daha az parametre ile YOLO11m, COCO veri setinde daha yüksek ortalama hassasiyet (mAP) elde ediyor. Basit bir ifadeyle, YOLO11 daha az kaynak kullanırken nesneleri daha yüksek hassasiyetle tanıyabilir, bu da onu daha hızlı ve daha güvenilir hale getirir.
İster yapay zeka uzmanı olun ister yeni başlıyor olun, YOLO11 bilgisayarla görme uygulamaları için güçlü ancak kullanıcı dostu bir çözüm sunar.
Vision AI modellerinin eğitimi, bilgisayarların görüntüleri ve videoları tanımasına ve anlamasına yardımcı olmayı içerir. Ancak eğitim zaman alan bir süreç olabilir. Sıfırdan başlamak yerine transfer öğrenimi, yaygın kalıpları zaten tanıyan önceden eğitilmiş modelleri kullanarak işleri hızlandırır.
Örneğin, YOLO11 çok çeşitli günlük nesneler içeren COCO veri kümesi üzerinde zaten eğitilmiştir. Bu önceden eğitilmiş model, orijinal veri kümesinde yer almayan belirli nesneleri tespit etmek için özel olarak eğitilebilir.
YOLO11'i özel olarak eğitmek için, tespit etmek istediğiniz nesnelerin görüntülerini içeren etiketli bir veri kümesine ihtiyacınız vardır. Örneğin, bir marketteki farklı meyve türlerini tanımlamak için bir model oluşturmak istiyorsanız, elma, muz, portakal vb. etiketli görüntülerden oluşan bir veri kümesi oluşturursunuz. Veri kümesi hazırlandıktan sonra, YOLO11 eğitilebilir ve performansı optimize etmek için yığın boyutu, öğrenme oranı ve epoklar gibi parametreler ayarlanabilir.
Bu yaklaşımla işletmeler, YOLO11 'i üretimdeki kusurlu parçalardan koruma projelerindeki vahşi yaşam türlerine kadar her şeyi tespit edecek şekilde eğitebilir ve modeli tam ihtiyaçlarına göre uyarlayabilir.
Şimdi, nesne algılamanın gerçek dünyadaki kullanım alanlarından bazılarına ve çeşitli sektörleri nasıl dönüştürdüğüne bir göz atalım.
Kendi kendine giden araçlar, güvenli bir şekilde seyretmek ve engellerden kaçınmak için nesne algılama gibi bilgisayarla görme görevlerini kullanır. Bu teknoloji yayaları, diğer araçları, çukurları ve yol tehlikelerini tanımalarına yardımcı olarak çevrelerini daha iyi anlamalarını mümkün kılar. Çevrelerini sürekli analiz ederek hızlı kararlar verebilir ve trafikte güvenli bir şekilde ilerleyebilirler.
X-ışınları, MRI'lar, CT taramaları ve ultrasonlar gibi tıbbi görüntüleme teknikleri, hastalıkların teşhis ve tedavisine yardımcı olmak için insan vücudunun oldukça ayrıntılı görüntülerini oluşturur. Bu taramalar, radyologlar ve patologlar gibi doktorların hastalıkları tespit etmek için dikkatle analiz etmeleri gereken büyük miktarda veri üretir. Bununla birlikte, her görüntüyü ayrıntılı olarak incelemek zaman alıcı olabilir ve insan uzmanlar bazen yorgunluk veya zaman kısıtlamaları nedeniyle ayrıntıları gözden kaçırabilir.
YOLO11 gibi nesne algılama modelleri, tıbbi taramalardaki organlar, tümörler veya anormallikler gibi temel özellikleri yüksek doğrulukla otomatik olarak tanımlayarak yardımcı olabilir. Özel eğitimli modeller, sınırlayıcı kutularla ilgili alanları vurgulayarak doktorların potansiyel sorunlara daha hızlı odaklanmasına yardımcı olabilir. Bu da iş yükünü azaltır, verimliliği artırır ve hızlı içgörüler sağlar.
Nesne izleme, YOLO11 tarafından desteklenen, gerçek zamanlı izleme ve güvenlik geliştirmeleri sağlayan bir bilgisayarla görme görevidir. Nesneleri tanımlayarak ve kareler boyunca hareketlerini sürekli olarak izleyerek nesne algılama üzerine kuruludur. Bu teknoloji, çeşitli ortamlarda güvenliği artırmak için gözetim sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Örneğin, okullarda ve kreşlerde nesne izleme, çocukların izlenmesine ve başıboş dolaşmalarının önlenmesine yardımcı olabilir. Güvenlik uygulamalarında, kısıtlı alanlarda davetsiz misafirlerin tespit edilmesinde, aşırı kalabalık veya şüpheli davranışlar için kalabalıkların izlenmesinde ve yetkisiz faaliyet tespit edildiğinde gerçek zamanlı uyarılar gönderilmesinde önemli bir rol oynar. YOLO11 takip sistemleri, nesneleri hareket halindeyken takip ederek güvenliği artırır, izlemeyi otomatikleştirir ve potansiyel tehditlere daha hızlı yanıt verilmesini sağlar.
İşte nesne algılamanın çeşitli sektörlere sağlayabileceği temel faydalardan bazıları:
Bu avantajlar nesne algılamanın farklı kullanım durumlarını nasıl etkilediğini vurgularken, uygulamada karşılaşılan zorlukları da göz önünde bulundurmak önemlidir. İşte temel zorluklardan bazıları:
Nesne algılama, makinelerin görüntü ve videolardaki nesneleri algılamasına ve konumlandırmasına yardımcı olan, bilgisayarla görme alanında oyunun kurallarını değiştiren bir araçtır. Sürücüsüz arabalardan sağlık hizmetlerine kadar birçok sektörde kullanılmakta ve görevleri daha kolay, daha güvenli ve daha verimli hale getirmektedir. YOLO11 gibi yeni modellerle işletmeler, özel bilgisayarla görme uygulamaları oluşturmak için kolayca özel nesne algılama modelleri oluşturabilir.
Gizlilik endişeleri ve nesnelerin görünmemesi gibi bazı zorluklar olsa da, nesne algılama güvenilir bir teknolojidir. Görevleri otomatikleştirme, görsel verileri gerçek zamanlı olarak işleme ve diğer Vision AI araçlarıyla entegre olma yeteneği, onu en son yeniliklerin önemli bir parçası haline getiriyor.
Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşime geçin. Çözüm sayfalarımızda sürücüsüz araçlarda yapay zeka ve tarımda bilgisayarla görme gibi sektörlerdeki yenilikleri keşfedin. yolo lisanslama seçeneklerimize göz atın ve Vision AI projelerinizi hayata geçirin. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
