Bilgisayarla görme veri kümeleriyle özel eğitim Ultralytics YOLO11

Aşağıdaki gibi bir bilgisayarla görme modelini eğitmek Ultralytics YOLO11 Genellikle veri setiniz için görüntü toplamayı, bunlara açıklama eklemeyi, verileri hazırlamayı ve özel gereksinimlerinizi karşılamak için modele ince ayar yapmayı içerir. Ultralytics Python paketi bu adımları basit ve kullanıcı dostu hale getirse de, Vision AI geliştirme yine de zaman alıcı olabilir.

Bu durum, özellikle son teslim tarihine göre çalışıyorsanız veya bir prototip geliştiriyorsanız geçerlidir. Bu gibi durumlarda, veri seti hazırlamayı kolaylaştırmak veya tekrar eden görevleri otomatikleştirmek gibi sürecin bazı kısımlarını basitleştiren araçlara veya entegrasyonlara sahip olmak büyük bir fark yaratabilir. Bu çözümler, gereken zamanı ve çabayı azaltarak modelinizi oluşturmaya ve iyileştirmeye odaklanmanıza yardımcı olur. Roboflow entegrasyonu da tam olarak bunu sunuyor.

Roboflow entegrasyonu, açık kaynaklı bilgisayarla görme veri kümelerinden oluşan geniş bir kütüphane olan Roboflow Universe'den veri kümelerine kolayca erişmenizi sağlar. Veri toplamak ve düzenlemek için saatler harcamak yerine, YOLO11 eğitim sürecinizi başlatmak için mevcut veri kümelerini hızlı bir şekilde bulabilir ve kullanabilirsiniz. Bu entegrasyon, bilgisayarla görü modeli geliştirme sürecinizi denemeyi ve yinelemeyi çok daha hızlı ve basit hale getirir.

Bu makalede, daha hızlı model geliştirme için Roboflow entegrasyonundan nasıl yararlanabileceğinizi inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Roboflow Universe nedir?

Roboflow Universe, bilgisayarla görü geliştirmeyi basitleştirmeye odaklanmış bir şirket olan Roboflow tarafından sürdürülen bir platformdur. Nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve segmentasyon gibi görevler için 350 milyondan fazla görüntü, 500.000 veri kümesi ve 100.000 ince ayarlı modelden oluşur. Dünya çapındaki geliştiricilerin ve araştırmacıların katkılarıyla Roboflow Universe, bilgisayarla görme projelerini başlatmak veya geliştirmek isteyen herkes için işbirliğine dayalı bir merkezdir.

‍

Roboflow Universe aşağıdaki temel özellikleri içerir:

• Veri kümesi keşif araçları: Proje gereksinimlerinize uygun kaynakları hızlı bir şekilde bulmak için veri kümelerini keşfedin, filtreleyin ve görselleştirin.
• Dışa aktarma seçenekleri: Verileri iş akışınıza uyacak şekilde COCO, YOLO, TFRecord, CSV ve daha fazlası gibi formatlarda dışa aktarın.
• Veri kümesi analizi: Etiket dağılımlarının, sınıf dengesizliklerinin ve veri kümesi kalitesinin görselleştirilmesini sağlayan analiz araçlarıyla çeşitli veri kümelerine ilişkin içgörüler elde edin. 
• Sürüm izleme: Güncellemeleri izlemenize, değişiklikleri karşılaştırmanıza ve proje ihtiyaçlarınıza en uygun sürümü seçmenize olanak tanıyarak, katkıda bulunanlar tarafından yüklenen veri kümelerinin farklı sürümlerini görüntüleyin ve bunlara erişin. 

Roboflow entegrasyonu doğru verileri bulmanıza yardımcı olur

Doğru veri kümesini bulmak genellikle bir bilgisayarla görme modeli oluşturmanın en zorlu kısımlarından biridir. Bir veri kümesi oluşturmak genellikle büyük miktarda görüntü toplamayı, bunların görevinizle ilgili olduğundan emin olmayı ve ardından bunları doğru bir şekilde etiketlemeyi içerir. 

Bu süreç, özellikle de kısa bir süre içinde farklı yaklaşımlar deniyorsanız, çok fazla zaman ve kaynak gerektirebilir. Önceden var olan veri kümelerini bulmak bile zor olabilir, çünkü bunlar genellikle platformlar arasında dağınıktır, düzgün bir şekilde belgelenmemiştir veya ihtiyacınız olan belirli ek açıklamalardan yoksundur.

Örneğin, tarım alanlarındaki yabani otları tespit etmek için bir bilgisayarla görme uygulaması geliştiriyorsanız, nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi farklı Vision AI yaklaşımlarını test etmek isteyebilirsiniz. Bu, kendi veri kümenizi toplamak ve etiketlemek için zaman ve çaba harcamadan önce hangi yöntemin en iyi sonucu verdiğini denemenizi ve bulmanızı sağlar.

‍

Roboflow entegrasyonunu kullanarak, yabancı ot tespiti, mahsul sağlığı veya tarla izlemeye odaklananlar da dahil olmak üzere tarımla ilgili çeşitli veri kümelerine göz atabilirsiniz. Bu kullanıma hazır veri kümeleri, farklı teknikleri denemenize ve kendi verilerinizi oluşturma zahmetine girmeden modelinizi iyileştirmenize olanak tanır. 

Roboflow entegrasyonu nasıl çalışır?

Doğru veri kümelerini bulmak için Roboflow entegrasyonunu nasıl kullanabileceğinizi tartıştığımıza göre, şimdi bunun iş akışınıza nasıl uyduğuna bakalım. Roboflow Universe'den bir veri kümesi seçtikten sonra, bunu YOLO11 biçiminde dışa aktarabilir veya indirebilirsiniz. Veri setiniz dışa aktarıldıktan sonra, Ultralytics Python paketini kullanarak YOLO11 'u özel olarak eğitmek için kullanabilirsiniz. 

Veri setinizi indirirken, Roboflow Universe'ün farklı modelleri eğitmek için diğer formatları da desteklediğini fark edebilirsiniz. Peki, neden Ultralytics YOLO11 adresini özel olarak eğitmeyi seçmelisiniz? 

YOLO11 Ultralytics YOLO modellerinin en son sürümüdür ve daha hızlı ve daha doğru nesne tespiti sağlamak için üretilmiştir. 'a göre %22 daha az parametre (bir modelin eğitim sırasında tahminler yapmak için ayarladığı dahili değerler) kullanır, ancak COCO veri setinde daha yüksek bir ortalama hassasiyet (mAP) elde eder. Bu hız ve hassasiyet dengesi, 'u çok çeşitli bilgisayarla görme uygulamaları için, özellikle de modelleri belirli görevlere uyacak şekilde özel olarak eğitirken çok yönlü bir seçim haline getirmektedir. YOLOv8m YOLO11

İşte özel eğitimin nasıl çalıştığına daha yakından bir bakış YOLO11:

• Veri besleme: YOLO11 modeli, görüntülerden ve ek açıklamalarından nesneleri tespit etmeyi ve sınıflandırmayı öğrenerek veri kümenizi işler.
• Tahmin ve geri bildirim: Model, görüntülerdeki nesneler hakkında tahminler yapar ve bunları veri kümesinde sağlanan doğru yanıtlarla karşılaştırır.
• Performans takibi: Hassasiyet (doğru tespitler), geri çağırma (kaçırılan tespitler) ve kayıp (tahmin hataları) gibi metrikler ilerlemeyi ölçmek için izlenir.
• Yinelemeli öğrenme: Model, algılama doğruluğunu artırmak ve hataları en aza indirmek için parametrelerini birden fazla tur (epok) boyunca ayarlar.
• Nihai model çıktısı: Eğitimden sonra, optimize edilmiş model kaydedilir ve dağıtıma hazır hale gelir.

Bilgisayar görüşü geliştirmeye odaklanan diğer entegrasyonlar

Roboflow entegrasyonunu keşfettikçe, Ultralytics belgelerinde bahsedilen diğer entegrasyonları da fark edeceksiniz. Bilgisayarla görü geliştirmenin çeşitli aşamalarıyla ilgili çeşitli entegrasyonları destekliyoruz. 

Bu, topluluğumuza bir dizi seçenek sunmak içindir, böylece özel iş akışınız için en uygun olanı seçebilirsiniz.

‍

Veri kümelerine ek olarak, Ultralytics tarafından desteklenen diğer entegrasyonlar eğitim, dağıtım ve optimizasyon gibi bilgisayarla görme sürecinin çeşitli bölümlerine odaklanmaktadır. İşte desteklediğimiz diğer entegrasyonlardan birkaç örnek:

• Eğitim entegrasyonları: Amazon SageMaker ve Paperspace Gradient gibi entegrasyonlar, verimli model geliştirme ve test için bulut tabanlı platformlar sunarak eğitim iş akışlarını kolaylaştırır.
• İş akışı ve deney izleme entegrasyonları: ClearML, MLFlow ve Weights & Biases (W&B) iş akışlarını otomatikleştirmeye, deneyleri izlemeye ve işbirliğini geliştirmeye yardımcı olarak makine öğrenimi projelerini yönetmeyi kolaylaştırır.
• Optimizasyon ve dağıtım entegrasyonları: CoreML, ONNX, ve OpenVINO çeşitli cihazlar ve çerçeveler arasında optimize edilmiş dağıtım sağlayarak Apple donanımı ve Intel CPU'lar gibi platformlarda verimli performans sağlar.
• İzleme ve görselleştirme entegrasyonları: TensorBoard ve Weights & Biases , eğitim ilerlemesini görselleştirmek ve performansı izlemek için araçlar sağlayarak modelleri iyileştirmek için ayrıntılı bilgiler verir.

YOLO11 uygulamalar ve entegrasyonların rolü

Bilgisayarlı görü geliştirmeyi destekleyen entegrasyonlar, YOLO11 adresinin güvenilir yetenekleriyle birleştiğinde gerçek dünyadaki zorlukları çözmeyi kolaylaştırır. Üretim hattındaki metal parçalardaki çizikler veya eksik bileşenler gibi kusurları tespit etmek için yapay zekanın kullanıldığı üretimde bilgisayarla görme gibi yenilikleri düşünün. Bu tür görevler için doğru verileri toplamak genellikle yavaş ve zorlu olabilir ve özel ortamlara erişim gerektirir. 

Genellikle ürünlerin görüntülerini yakalamak için üretim hatları boyunca kameralar veya sensörler kurmayı içerir. Netlik ve tekdüzelik sağlamak için bu görüntülerin büyük hacimlerde, genellikle tutarlı aydınlatma ve açılar altında çekilmesi gerekir. 

Görüntüler yakalandıktan sonra, çizikler, ezikler veya eksik bileşenler gibi her tür kusur için hassas etiketlerle titizlikle açıklanmalıdır. Bu süreç, veri setinin gerçek dünyadaki değişkenliği doğru bir şekilde yansıttığından emin olmak için uzmanlığın yanı sıra önemli ölçüde zaman ve kaynak gerektirir. Sağlam ve güvenilir bir veri kümesi oluşturmak için farklı kusur boyutları, şekilleri ve malzemeleri gibi faktörler hesaba katılmalıdır.

Hazır veri setleri sağlayan entegrasyonlar, endüstriyel kalite kontrol gibi görevleri kolaylaştırır ve YOLO11'un gerçek zamanlı algılama yetenekleri sayesinde üreticiler üretim hatlarını izleyebilir, kusurları anında yakalayabilir ve verimliliği artırabilir.

‍

Üretimin ötesinde, veri setleriyle ilgili entegrasyonlar diğer birçok sektörde kullanılabilir. İşletmeler, YOLO11'un hızını ve doğruluğunu kolay erişilebilir veri kümeleriyle bir araya getirerek, kendi özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış çözümleri hızla geliştirebilir ve uygulayabilir. Örneğin, sağlık hizmetleri - veri kümesi entegrasyonları, tümör gibi anormallikleri tespit etmek için tıbbi görüntüleri analiz etmeye yönelik çözümler geliştirmeye yardımcı olabilir. Benzer şekilde, otonom sürüşte, bu tür entegrasyonlar güvenliği artırmak için araçların, yayaların ve trafik işaretlerinin tanımlanmasına yardımcı olabilir.

Önemli Çıkarımlar

Doğru veri kümesini bulmak genellikle bir bilgisayarla görme modeli oluşturmanın en çok zaman alan kısımlarından biridir. Ancak Roboflow entegrasyonu, bilgisayarla görme alanında yeni olsanız bile Ultralytics YOLO modellerinizi özel olarak eğitmek için en iyi veri setini bulmanızı kolaylaştırır. 

Nesne algılama, görüntü sınıflandırma veya örnek segmentasyonu gibi bilgisayarla görme görevleri için geniş bir veri kümesi koleksiyonuna erişim sağlayan Roboflow Universe, veri keşif sürecindeki zorlukları ortadan kaldırır. Hızlı bir şekilde başlamanıza ve veri toplamak ve düzenlemek için zaman harcamak yerine modelinizi oluşturmaya odaklanmanıza yardımcı olur. Bu kolaylaştırılmış yaklaşım, geliştiricilerin bilgisayarla görme çözümlerini daha verimli bir şekilde prototiplemelerini, yinelemelerini ve geliştirmelerini sağlar.

Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşime geçin. Çözüm sayfalarımızda sürücüsüz araçlarda yapay zeka ve tarımda bilgisayarla görme gibi alanlardaki yenilikleri keşfedin. 🚀