Bilgisayarla görmenin nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve poz tahmini gibi yapay zeka destekli görevlerle sektörleri nasıl dönüştürdüğünü keşfedin.
%25202.png)
Yirmi yıl önce, makinelerin ve bilgisayarların dünyayı görebileceği ve anlayabileceği fikri sadece bilim kurguydu. Bugün, yapay zeka (YZ) alanındaki gelişmeler sayesinde bu kavram gerçeğe dönüştü. Özellikle, YZ'nin bir dalı olan bilgisayarla görme (CV), makinelerin görüntüleri ve videoları anlamasını ve analiz etmesini sağlar. İster nesneleri gerçek zamanlı olarak tanımlamak, ister güvenlik sistemlerini iyileştirmek veya karmaşık görevleri otomatikleştirmek olsun, potansiyeli mümkün olanın sınırlarını zorluyor.
Bilgisayarlı görü, çeşitli endüstriler bu teknolojinin benzersiz yeteneklerini benimsemenin farklı yollarını keşfettikçe teknolojinin geleceğini hızla şekillendiriyor. Bilgisayarla görme teknolojisinin küresel pazar büyüklüğü 2024 yılında 19,83 milyar dolara ulaştı ve önümüzdeki yıllarda yıllık %19,8 oranında büyümesi bekleniyor.
.png)
Bu makalede, bilgisayarla görmenin ne olduğunu, nasıl geliştiğini ve günümüzde nasıl çalıştığını ele alarak daha yakından bakacağız. Ayrıca en ilginç uygulamalarından bazılarını da keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!
Bilgisayarla görme, bilgisayarlara görüntü veya video dosyaları gibi görsel verilerin içeriğini anlamayı öğretmek için makine öğrenimi ve sinir ağlarından yararlanan bir yapay zeka alt alanıdır. İşlenmiş görüntülerden elde edilen bilgiler daha iyi kararlar almak için kullanılabilir. Örneğin, bilgisayarlı görü perakende sektöründe raf görüntülerini analiz ederek envanter seviyelerini takip etmek veya otomatik ödeme sistemleriyle alışveriş deneyimini geliştirmek için kullanılabilir. Birçok işletme, akıllı telefon fotoğraflarına filtre eklemek gibi görevlerden üretimde kalite kontrolüne kadar farklı uygulamalar için bilgisayarla görme teknolojisini halihazırda kullanmaktadır.
Merak ediyor olabilirsiniz: Neden bilgisayarla görme çözümlerine bu kadar ihtiyaç var? Kusurları tespit etmek veya desenleri tanımak gibi sürekli dikkat gerektiren görevler insanlar için zor olabilir. Gözler yorulabilir ve özellikle hızlı tempolu veya karmaşık ortamlarda ayrıntılar gözden kaçabilir.
İnsanlar farklı boyut, renk, ışık veya açılardaki nesneleri tanımada iyi olsalar da, baskı altında tutarlılığı korumakta genellikle zorlanırlar. Bilgisayarla görme çözümleri ise durmaksızın çalışarak büyük miktarda görsel veriyi hızlı ve doğru bir şekilde işler. Örneğin, trafik sıkışıklığını tespit etmek, sinyal zamanlamasını optimize etmek ve hatta kazaları bir insan gözlemcinin yapabileceğinden daha hızlı tespit etmek için trafiği gerçek zamanlı olarak analiz edebilir.
Bilgisayarla görme, yıllar içinde teorik bir kavramdan sektörler arasında inovasyona yön veren güvenilir bir teknolojiye dönüştü. Gelişimini tanımlayan bazı önemli kilometre taşlarına bir göz atalım:
Günümüzde bilgisayarlı görü hızla ilerlemekte ve sağlık hizmetleri, otonom araçlar ve akıllı şehirler gibi alanlardaki sorunları çözme şeklimizi dönüştürmektedir. Ultralytics YOLO Gerçek zamanlı bilgisayarla görme görevleri için tasarlanan (You Only Look Once) modelleri, Vision AI'nın çeşitli sektörlerde etkili ve doğru bir şekilde uygulanmasını kolaylaştırıyor. Yapay zeka ve donanım gelişmeye devam ettikçe, bu modeller işletmelerin gelişmiş görsel veri analizi kullanarak daha akıllı kararlar almasına ve operasyonları kolaylaştırmasına yardımcı oluyor.
Bilgisayarla görme sistemleri, görüntüleri analiz etmek için insan beyninin nasıl çalıştığından esinlenen algoritmalar olan sinir ağlarını kullanarak çalışır. Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) adı verilen belirli bir tür, özellikle resimlerdeki kenarlar ve şekiller gibi desenleri tanımak için harikadır.
Görsel verileri basitleştirmek için havuzlama gibi teknikler bir görüntünün en önemli kısımlarına odaklanırken, ek katmanlar bu bilgileri işleyerek özellikleri tanımlama veya nesneleri tespit etme gibi görevleri yerine getirir. Aşağıdaki gibi gelişmiş modeller Ultralytics YOLO11hız ve doğruluk için tasarlanmış olup, gerçek zamanlı görüntü işlemeyi mümkün kılar.
.png)
Tipik bir bilgisayarla görme uygulaması, ham görüntüleri faydalı bilgilere dönüştürmek için birkaç adım içerir. İşte dört ana aşama:
Bilgisayarla görmenin nasıl çalıştığından bahsederken, bilgisayarla görme görevlerinden bahsettiğimizi fark etmiş olabilirsiniz. Ultralytics YOLO11 gibi modeller bu görevleri desteklemek için üretilmiştir ve gerçek dünya uygulamaları için hızlı ve doğru çözümler sunar. Nesneleri tespit etmekten hareketlerini izlemeye kadar YOLO11 bu görevleri verimli bir şekilde yerine getirir. Şimdi desteklediği bazı temel bilgisayarla görme görevlerini ve bunların nasıl çalıştığını inceleyelim.
Nesne algılama önemli bir bilgisayarla görme görevidir ve bir görüntüdeki ilgi çekici nesneleri tanımlamak için kullanılır. Bir nesne algılama görevinin çıktısı, sınıf etiketleri ("araba" veya "kişi" gibi her nesnenin kategorisi veya türü) ve güven puanları (modelin her algılama hakkında ne kadar emin olduğunu gösteren sayısal bir değer) ile birlikte bir dizi sınırlayıcı kutudur (bir görüntüde algılanan nesnelerin etrafına çizilen dikdörtgenler). Örneğin, nesne algılama, bir caddedeki yayanın veya trafikteki bir arabanın yerini belirlemek ve saptamak için kullanılabilir.
%25202%2520(1)%25201%25202.png)
Görüntü sınıflandırmanın birincil amacı, genel içeriğine dayalı olarak bir giriş görüntüsüne önceden tanımlanmış bir etiket veya kategori atamaktır. Bu görev tipik olarak görüntüdeki baskın nesnenin veya özelliğin tanımlanmasını içerir. Örneğin, görüntü sınıflandırma bir görüntünün kedi mi yoksa köpek mi içerdiğini belirlemek için kullanılabilir. YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri, aşağıda gösterildiği gibi, kedi veya köpek cinslerini sınıflandırmak için özel olarak eğitilebilir.
.png)
Örnek segmentasyonu, çeşitli uygulamalarda kullanılan bir diğer önemli bilgisayarla görme görevidir. Bir görüntüyü parçalara ayırmayı ve aynı türden birden fazla nesne olsa bile her bir nesneyi tanımlamayı içerir. Nesne algılamanın aksine, örnek segmentasyonu her bir nesnenin kesin sınırlarını belirleyerek bir adım daha ileri gider. Örneğin, otomotiv üretimi ve onarımında, örnek segmentasyonu her bir araba parçasının ayrı ayrı tanımlanmasına ve etiketlenmesine yardımcı olarak süreci daha doğru ve verimli hale getirebilir.
Poz tahmininin amacı, eller, baş ve dirsekler gibi kilit noktaların konumunu tahmin ederek bir kişinin veya nesnenin konumunu ve yönünü belirlemektir. Bu, özellikle fiziksel eylemleri gerçek zamanlı olarak anlamanın önemli olduğu uygulamalarda kullanışlıdır. İnsan pozu tahmini spor analizi, hayvan davranışlarının izlenmesi ve robotik gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
.png)
YOLO11 tarafından desteklenen diğer bilgisayarla görme görevlerini keşfetmek için resmi Ultralytics belgelerine başvurabilirsiniz. Bu belge, YOLO11 adresinin nesne izleme ve yönlendirilmiş sınırlayıcı kutu (OBB) nesne algılama gibi görevleri nasıl ele aldığı hakkında ayrıntılı bilgi sağlar.
Piyasada birçok bilgisayarla görme modeli olmasına rağmen, Ultralytics YOLO serisi güçlü performansı ve çok yönlülüğü ile öne çıkmaktadır. Zaman içinde Ultralytics YOLO modelleri gelişerek daha hızlı, daha doğru ve daha fazla görevi yerine getirebilir hale geldi. Ne zaman Ultralytics YOLOv5 tanıtıldı, modellerin dağıtımı PyTorch gibi Vision AI çerçeveleriyle daha kolay hale geldi. Bu sayede daha geniş bir kullanıcı kitlesi, yüksek doğruluğu kullanım kolaylığıyla birleştirerek gelişmiş Vision AI ile çalışabildi.
Sıradaki, Ultralytics YOLOv8 örnek segmentasyonu, poz tahmini ve görüntü sınıflandırması gibi yeni yetenekler ekleyerek işleri daha da ileri götürdü. Bu arada, en son sürüm olan YOLO11, birden fazla bilgisayarla görme görevinde en iyi performansı sunmaktadır. YOLO11m, YOLOv8m adresinden %22 daha az parametre ile COCO veri setinde daha yüksek bir ortalama hassasiyet (mAP) elde ediyor, yani nesneleri daha hassas ve verimli bir şekilde tespit edebiliyor. İster deneyimli bir geliştirici ister yapay zeka konusunda yeni olun, YOLO11 bilgisayarla görme ihtiyaçlarınız için güçlü bir çözüm sunar.
Daha önce, YOLO11 gibi bilgisayarla görme modellerinin çok çeşitli sektörlerde nasıl uygulanabileceğini tartışmıştık. Şimdi, günlük hayatımızı değiştiren daha fazla kullanım örneğini inceleyelim.
Sağlık hizmetlerinde bilgisayarla görme için çok çeşitli uygulamalar mevcuttur. Nesne algılama ve sınıflandırma gibi görevler, hastalık tespitini daha hızlı ve daha doğru hale getirmek için tıbbi görüntülemede kullanılır. X-ray analizinde bilgisayarla görme, insan gözü için çok ince olabilecek desenleri tanımlayabilir.
Ayrıca kanserli hücreleri sağlıklı hücrelerle karşılaştırmak için kanser tespitinde de kullanılır. Benzer şekilde, CT taramaları ve MRI'larla ilgili olarak, bilgisayarla görme, görüntüleri insana yakın bir doğrulukla analiz etmek için kullanılabilir. Doktorların daha iyi kararlar almasına yardımcı olur ve sonuçta daha fazla hayat kurtarır.
.png)
Bilgisayar görüşü, sürücüsüz otomobiller için kritik öneme sahiptir ve yol işaretleri ve trafik ışıkları gibi nesneleri algılamalarına yardımcı olur. Optik karakter tanıma (OCR) gibi teknikler aracın yol işaretlerinden metin okumasını sağlar. Ayrıca, nesne algılama görevlerinin insanları gerçek zamanlı olarak tanımladığı yaya algılama için de kullanılır.
Bunun da ötesinde, bilgisayarlı görü, yol yüzeylerindeki çatlakları ve çukurları bile tespit edebilir ve değişen yol koşullarının daha iyi izlenmesine olanak tanır. Genel olarak, bilgisayarlı görü teknolojisi trafik yönetiminin iyileştirilmesinde, transit güvenliğinin artırılmasında ve akıllı şehir planlamasının desteklenmesinde önemli bir rol oynayabilir.
Diyelim ki çiftçiler hiçbir endişe duymadan ekinlerini zamanında otomatik olarak tohumlayabiliyor, sulayabiliyor ve hasat edebiliyor. Bilgisayarla görmenin tarıma getirdiği şey tam olarak budur. Gerçek zamanlı mahsul izlemeyi kolaylaştırır, böylece çiftçiler hastalıklar veya besin eksiklikleri gibi sorunları insanlardan daha doğru bir şekilde tespit edebilir.
İzlemeye ek olarak, bilgisayar görüşü ile entegre edilmiş yapay zeka destekli otomatik yabani ot ayıklama makineleri yabani otları tespit edip temizleyerek işçilik maliyetlerini azaltabilir ve mahsul verimini artırabilir. Bu teknoloji kombinasyonu çiftçilerin kaynaklarını optimize etmelerine, verimliliği artırmalarına ve mahsullerini korumalarına yardımcı olur.
%2520(1).png)
Üretimde, bilgisayar görüşü üretimin izlenmesine, ürün kalitesinin kontrol edilmesine ve çalışanların otomatik olarak izlenmesine yardımcı olur. Görme yapay zekası süreci daha hızlı ve daha doğru hale getirirken hataları azaltarak maliyetleri düşürür.
Özellikle, kalite güvencesi için nesne algılama ve örnek segmentasyonu yaygın olarak kullanılır. Kusur tespit sistemleri, müşterilere yalnızca en iyilerinin ulaşmasını sağlamak için bitmiş ürünler üzerinde son bir kontrol gerçekleştirir. Ezik veya çatlak olan herhangi bir ürün otomatik olarak tanımlanır ve reddedilir. Bu sistemler ayrıca ürünleri gerçek zamanlı olarak izler ve sayar, montaj hattında sürekli izleme sağlar.
Bilgisayarla görmenin sınıfta kullanılma yollarından biri de hareket tanımadır - öğrencilerin hareketlerini tespit ederek öğrenmeyi kişiselleştirir. YOLO11 gibi modeller bu görev için harikadır. Kaldırılmış eller veya şaşkın ifadeler gibi hareketleri gerçek zamanlı olarak doğru bir şekilde belirleyebilirler.
Bu tür hareketler tespit edildiğinde, devam eden bir ders ekstra yardım sağlayarak veya içeriği öğrencinin ihtiyaçlarına daha iyi uyacak şekilde değiştirerek ayarlanabilir. Bu, daha dinamik ve uyarlanabilir bir öğrenme ortamı yaratarak, sistem her öğrencinin öğrenme deneyimini desteklerken öğretmenlerin öğretmeye odaklanmasına yardımcı olur.
Bilgisayarla görmenin çeşitli sektörlerdeki bazı uygulamalarını incelediğimize göre, şimdi de bu teknolojinin ilerlemesini sağlayan temel trendlere bakalım.
En önemli trendlerden biri, verileri kaynağına daha yakın bir yerde işleyen dağıtılmış bir bilgi işlem çerçevesi olan uç bilişimdir. Örneğin, uç bilişim, kameralar ve sensörler gibi cihazları görsel verileri doğrudan işleyecek şekilde donatarak daha hızlı yanıt süreleri, daha az gecikme ve daha iyi gizlilik sağlar.
Bilgisayarla görmedeki bir diğer önemli trend de birleştirilmiş gerçeklik kullanımıdır. Sanal nesnelerin gerçek dünyayla sorunsuz bir şekilde karışmasını sağlamak için bilgisayarla görmeyi kullanarak fiziksel dünyayı dijital unsurlarla birleştirir. Oyun, eğitim ve öğretim alanlarındaki deneyimleri iyileştirmek için kullanılabilir.
İşte bilgisayarla görmenin çeşitli sektörlere sağlayabileceği temel faydalardan bazıları:
Bu faydalar bilgisayarla görmenin çeşitli sektörleri nasıl etkileyebileceğini vurgularken, uygulamada karşılaşılan zorlukları da göz önünde bulundurmak önemlidir. İşte temel zorluklardan bazıları:
Bilgisayar görüşü, makinelerin dünyayı insanlar gibi görmelerini ve anlamalarını sağlayarak dünyayla etkileşim kurma şeklini yeniden keşfediyor. Sürücüsüz araçlarda güvenliği artırmak, doktorların hastalıkları daha hızlı teşhis etmesine yardımcı olmak, alışverişi daha kişisel hale getirmek ve hatta çiftçilere mahsul izleme konusunda yardımcı olmak gibi birçok alanda halihazırda kullanılmaktadır.
Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, uç bilişim ve birleştirilmiş gerçeklik gibi yeni trendler daha da fazla olasılığın önünü açıyor. Önyargılar ve yüksek maliyetler gibi bazı zorluklar olsa da, bilgisayarlı görü gelecekte birçok sektör üzerinde büyük bir olumlu etki yaratma potansiyeline sahiptir.
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. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
