Görme Modellerinin Tarihçesi

Bilgisayarla Görme Nedir

Bir kameranın yüzünüzü tanımladığı, ruh halinizi analiz ettiği ve tercihlerinize göre uyarlanmış ürünler önerdiği bir mağazaya girdiğinizi hayal edin - hepsi gerçek zamanlı olarak. Bu bilim kurgu değil, modern görme modellerinin mümkün kıldığı bir gerçeklik. Fortune Business Insight tarafından hazırlanan bir rapora göre, 2023 yılında 20,31 milyar ABD doları değerinde olan küresel bilgisayarla görme pazarının büyüklüğünün, 2024 yılında 25,41 milyar ABD dolarından 2032 yılına kadar 175,72 milyar ABD dolarına yükselmesi beklenmekte olup, bu da bu teknolojinin çeşitli sektörlerde hızla ilerlediğini ve giderek daha fazla benimsendiğini göstermektedir.

Bilgisayarla görme alanı, bilgisayarların görüntülerdeki nesneleri tespit etmesini, tanımlamasını ve analiz etmesini sağlar. Yapay zeka ile ilgili diğer alanlara benzer şekilde, bilgisayarlı görü de son birkaç on yılda hızlı bir gelişim göstermiş ve kayda değer ilerlemeler kaydetmiştir. 

Bilgisayarla görmenin tarihi oldukça geniştir. İlk yıllarında, bilgisayarla görme modelleri basit şekilleri ve kenarları tespit edebiliyordu ve genellikle geometrik desenleri tanıma veya açık ve koyu alanları ayırt etme gibi temel görevlerle sınırlıydı. Ancak günümüzün modelleri gerçek zamanlı nesne algılama, yüz tanıma ve hatta yüz ifadelerinden duyguları yorumlama gibi karmaşık görevleri olağanüstü doğruluk ve verimlilikle yerine getirebilmektedir. Bu dramatik ilerleme, hesaplama gücü, algoritmik karmaşıklık ve eğitim için büyük miktarda verinin kullanılabilirliği konularında atılan inanılmaz adımları vurgulamaktadır.

Bu makalede, bilgisayarla görmenin evrimindeki önemli kilometre taşlarını keşfedeceğiz. İlk başlangıçlarına doğru bir yolculuk yapacak, Evrişimsel Sinir Ağlarının (CNN'ler) dönüştürücü etkisini inceleyecek ve ardından gelen önemli gelişmeleri inceleyeceğiz.

Bilgisayarla Görmenin Erken Başlangıçları

Diğer yapay zeka alanlarında olduğu gibi, bilgisayarla görmenin erken gelişimi de temel araştırmalar ve teorik çalışmalarla başlamıştır. Lawrence G. Roberts'ın 1960'ların başında"Machine Perception of Three-Dimensional Solids" adlı tezinde belgelediği 3D nesne tanıma konusundaki öncü çalışması önemli bir dönüm noktasıydı. Roberts'ın katkıları, bu alanda gelecekte kaydedilecek ilerlemelere zemin hazırlamıştır.

İlk Algoritmalar - Kenar Tespiti

İlk bilgisayarla görme araştırmaları, kenar algılama ve özellik çıkarma gibi görüntü işleme tekniklerine odaklanmıştır. 1960'ların sonunda geliştirilen Sobel operatörü gibi algoritmalar, görüntü yoğunluğunun gradyanını hesaplayarak kenarları tespit eden ilk algoritmalar arasındaydı.

‍

Sobel ve Canny kenar dedektörleri gibi teknikler, nesneleri tanımak ve sahneleri anlamak için gerekli olan görüntülerdeki sınırları belirlemede çok önemli bir rol oynamıştır.

Makine Öğrenimi ve Bilgisayarla Görme

Örüntü Tanıma

1970'lerde örüntü tanıma, bilgisayarla görmenin önemli bir alanı olarak ortaya çıktı. Araştırmacılar, görüntülerdeki şekilleri, dokuları ve nesneleri tanımak için yöntemler geliştirerek daha karmaşık görme görevlerinin önünü açtılar.

‍

Örüntü tanımaya yönelik ilk yöntemlerden biri, en iyi eşleşmeyi bulmak için bir görüntünün bir dizi şablonla karşılaştırıldığı şablon eşleştirmeyi içeriyordu. Bu yaklaşım, ölçek, döndürme ve gürültüdeki değişikliklere karşı hassasiyeti nedeniyle sınırlıydı.

‍

İlk bilgisayarla görme sistemleri, zamanın sınırlı hesaplama gücü tarafından kısıtlanmıştı. 1960'lar ve 1970'lerdeki bilgisayarlar hantal, pahalı ve sınırlı işlem kapasitesine sahipti.

Derin Öğrenme ile Oyunu Değiştirmek

Derin Öğrenme ve Konvolüsyon Sinir Ağları

Derin öğrenme ve Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) bilgisayarla görme alanında önemli bir dönüm noktası olmuştur. Bu gelişmeler, bilgisayarların görsel verileri yorumlama ve analiz etme şeklini önemli ölçüde değiştirerek daha önce imkansız olduğu düşünülen çok çeşitli uygulamaları mümkün kılmıştır.

CNN'ler Nasıl Çalışır?

‍

1. Evrişimsel Katmanlar: CNN'ler, hiyerarşik desenleri otomatik olarak öğrenerek görüntüler veya diziler gibi yapılandırılmış ızgara benzeri verileri işlemek için tasarlanmış bir tür derin öğrenme modeli olan konvolüsyonel katmanları kullanır. filtreler veya çekirdekler kullanarak bir görüntüyü taramak için. Bu filtreler görüntü üzerinde kayarak ve nokta çarpımlarını hesaplayarak kenarlar, dokular ve renkler gibi çeşitli özellikleri tespit eder. Her filtre görüntüdeki belirli kalıpları etkinleştirerek modelin hiyerarşik özellikleri öğrenmesini sağlar.
2. Aktivasyon Fonksiyonları: Konvolüsyondan sonra, derin öğrenmede popüler bir aktivasyon fonksiyonu olan ReLU (Doğrultulmuş Doğrusal Birim) gibi aktivasyon fonksiyonları, girdiyi pozitifse doğrudan, aksi takdirde sıfır olarak çıkarır ve sinir ağlarının verilerdeki doğrusal olmayan ilişkileri verimli bir şekilde öğrenmesine yardımcı olur. Bu, ağın karmaşık örüntüleri ve temsilleri öğrenmesine yardımcı olur.
3. Havuzlama Katmanları: Havuzlama katmanları, özellik haritasının boyutluluğunu azaltan bir aşağı örnekleme işlemi sağlayarak, hesaplama maliyetini ve aşırı uyumu azaltırken en alakalı özelliklerin çıkarılmasına yardımcı olur.
4. Tamamen Bağlı Katmanlar: Bir CNN'in son katmanları, tahminler yapmak için konvolüsyonel ve havuzlama katmanları tarafından çıkarılan özellikleri yorumlayan tam bağlantılı katmanlardır. Bu katmanlar geleneksel sinir ağlarındakilere benzer.

‍ CNN Görme Modellerinin Evrimi

‍ Görme modellerinin yolculuğu, en dikkate değer olanlardan bazılarını içeren kapsamlı bir yolculuk olmuştur:

• LeNet (1989): LeNet, öncelikle el yazısı çeklerde rakam tanıma için kullanılan en eski CNN mimarilerinden biriydi. Başarısı, görüntü işlemede derin öğrenmenin potansiyelini kanıtlayarak daha karmaşık CNN'ler için zemin hazırladı.
• AlexNet (2012): AlexNet, ImageNet yarışmasında mevcut modellerden önemli ölçüde daha iyi performans göstererek derin öğrenmenin gücünü ortaya koymuştur. Bu model, ReLU aktivasyonlarını, bırakmayı ve veri artırımını kullanarak görüntü sınıflandırmada yeni ölçütler belirledi ve CNN'lere olan ilgiyi artırdı.
• VGGNet (2014): VGGNet, daha küçük evrişimli filtreler (3x3) kullanarak görüntü sınıflandırma görevlerinde etkileyici sonuçlar elde etmiş ve daha yüksek doğruluk elde etmek için ağ derinliğinin önemini pekiştirmiştir.
• ResNet (2015): ResNet, artık öğrenmeyi tanıtarak derin ağlardaki bozulma sorununu ele aldı. Bu yenilik, çok daha derin ağların eğitilmesine olanak tanıyarak çeşitli bilgisayarla görme görevlerinde en son teknolojiye sahip performansın elde edilmesini sağlamıştır.
• YOLO (You Only Look Once): YOLO , nesne tespit ini tek bir regresyon problemi olarak çerçeveleyerek, sınırlayıcı kutuları ve sınıf olasılıklarını tüm görüntülerden tek bir değerlendirmede doğrudan tahmin ederek devrim yarattı. Bu yaklaşım, benzeri görülmemiş bir hız ve doğrulukla gerçek zamanlı nesne tespitini mümkün kılarak otonom sürüş ve gözetim gibi anlık işlem gerektiren uygulamalar için uygun hale getirmiştir.

‍BilgisayarlaGörme Uygulamaları

Sağlık Hizmetleri

‍Bilgisayarla görmenin kullanım alanları sayısızdır. Örneğin, görme modelleri gibi Ultralytics YOLOv8 kanser ve diyabetik retinopati gibi hastalıkları tespit etmek için tıbbi görüntülemede kullanılır. X-ışınlarını, MRI'ları ve CT taramalarını yüksek hassasiyetle analiz ederek anormallikleri erkenden tespit ederler. Bu erken tespit özelliği, zamanında müdahalelere ve hasta sonuçlarının iyileştirilmesine olanak tanır.

‍

Çevrenin Korunması

Bilgisayarlı görüş modelleri, yaban hayatı habitatlarından gelen görüntüleri ve videoları analiz ederek nesli tükenmekte olan türlerin izlenmesine ve korunmasına yardımcı olur. Hayvan davranışlarını tespit ve takip ederek nüfus ve hareketleri hakkında veri sağlarlar. Bu teknoloji, kaplanlar ve filler gibi türleri korumak için koruma stratejilerini ve politika kararlarını bilgilendirir.

Yapay zekanın yardımıyla, orman yangınları ve ormansızlaşma gibi diğer çevresel tehditler izlenerek yerel yetkililerin hızlı müdahale süreleri sağlanabilir.

‍

Zorluklar ve Gelecek Yönelimleri

Halihazırda önemli başarılar elde etmiş olsalar da, aşırı karmaşıklıkları ve geliştirilmelerinin zorlu doğası nedeniyle, görüş modelleri sürekli araştırma ve gelecekteki ilerlemeleri gerektiren çok sayıda zorlukla karşı karşıyadır.

Yorumlanabilirlik ve Açıklanabilirlik

Görme modelleri, özellikle de derin öğrenme modelleri, genellikle sınırlı şeffaflığa sahip "kara kutular" olarak görülür. Bunun nedeni, bu tür modellerin inanılmaz derecede karmaşık olmasıdır. Yorumlanabilirlik eksikliği, özellikle sağlık hizmetleri gibi kritik uygulamalarda güven ve hesap verebilirliği engeller.

Hesaplama Gereksinimleri

Son teknoloji yapay zeka modellerinin eğitimi ve dağıtımı önemli hesaplama kaynakları gerektirir. Bu durum özellikle, genellikle büyük miktarda görüntü ve video verisinin işlenmesini gerektiren görme modelleri için geçerlidir. En yoğun veri içeren eğitim girdileri arasında yer alan yüksek çözünürlüklü görüntüler ve videolar, hesaplama yükünü daha da artırmaktadır. Örneğin, tek bir HD görüntü birkaç megabayt depolama alanı kaplayabilir ve bu da eğitim sürecini kaynak yoğun ve zaman alıcı hale getirir. Bu durum, etkili görme modellerinin geliştirilmesinde yer alan kapsamlı veri ve karmaşık hesaplamaların üstesinden gelmek için güçlü donanım ve optimize edilmiş bilgisayarla görme algoritmaları gerektirmektedir. Daha verimli mimariler, model sıkıştırma ve GPU'lar ve TPU'lar gibi donanım hızlandırıcıları üzerine yapılan araştırmalar, görme modellerinin geleceğini ilerletecek kilit alanlardır. Bu iyileştirmeler, hesaplama taleplerini azaltmayı ve işlem verimliliğini artırmayı amaçlamaktadır. Ayrıca, önceden eğitilmiş gelişmiş modellerden yararlanmak YOLOv8 kapsamlı eğitim ihtiyacını önemli ölçüde azaltabilir, geliştirme sürecini kolaylaştırabilir ve verimliliği artırabilir.

Sürekli Gelişen Bir Manzara

Günümüzde görme modellerinin uygulamaları, tümör tespiti gibi sağlık hizmetlerinden trafik izleme gibi günlük kullanımlara kadar geniş bir yelpazeye yayılmıştır. Bu gelişmiş modeller, daha önce hayal bile edilemeyen gelişmiş doğruluk, verimlilik ve yetenekler sağlayarak sayısız sektöre yenilik getirmiştir. Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe, görüş modellerinin yaşamın ve endüstrinin çeşitli yönlerini yenileme ve iyileştirme potansiyeli sınırsız olmaya devam ediyor. Devam eden bu evrim, bilgisayarla görme alanında sürekli araştırma ve geliştirmenin önemini vurgulamaktadır.

Görme yapay zekasının geleceğini merak ediyor musunuz? En son gelişmeler hakkında daha fazla bilgi için Ultralytics Dokümanlarını inceleyin ve Ultralytics GitHub ve YOLOv8 GitHub'daki projelerine göz atın. Ayrıca, çeşitli sektörlerdeki yapay zeka uygulamaları hakkında bilgi edinmek için, Sürücüsüz Otomobiller ve Üretim konulu çözüm sayfaları özellikle yararlı bilgiler sunmaktadır.