Bilgisayarla görü projeleri açısından veri etiketleme hakkındaki kapsamlı derinlemesine incelememizi okuyun ve görsel verilerin nasıl etiketleneceğini ve bunun neden bu kadar önemli olduğunu öğrenin.
Yapay zeka (YZ), makinelere insan benzeri yetenekler kazandırmaya odaklanır ve bunu yapmanın en popüler yollarından biri denetimli öğrenmedir. Başka bir deyişle, YZ modellerine etiketli örnekler göstererek öğretmek, kalıplardan öğrenmelerine ve görevlerde gelişmelerine yardımcı olabilir. Bu, insanların deneyimlerden öğrenmesine çok benzer. Peki, bu etiketli örnekler nasıl oluşturuluyor?
Veri ek açıklaması, makine öğrenimi algoritmalarının verileri anlamasına yardımcı olmak için verilerin etiketlenmesini veya etiketlenmesini içerir. Bilgisayarla görmede bu, nesneleri, eylemleri veya sahneleri doğru bir şekilde tanımak ve kategorize etmek için görüntüleri veya videoları işaretlemek anlamına gelir. Veri etiketleme hayati önem taşır çünkü bir yapay zeka modelinin başarısı büyük ölçüde üzerinde eğitildiği etiketli verilerin kalitesine bağlıdır.
Araştırmalar, YZ proje süresinin %80 'inden fazlasının, verilerin toplanması ve bir araya getirilmesinden temizlenmesi ve etiketlenmesine kadar verilerin yönetilmesi için harcandığını göstermektedir. Bu da veri açıklamasının yapay zeka modeli geliştirmede ne kadar önemli olduğunu gösteriyor. Yüksek kaliteli açıklamalı verilerin kullanılması, YZ modellerinin yüz tanıma ve nesne algılama gibi görevleri gerçek dünya koşullarında daha yüksek doğruluk ve güvenilirlikle gerçekleştirmesini mümkün kılar.
Veri açıklaması, bir bilgisayarla görme modelinin ne kadar iyi performans gösterdiğinin temelini oluşturur. Etiketlenmiş veriler, modelin öğrenmek ve tahminlerde bulunmak için kullandığı temel gerçektir. Temel gerçek verileri, modelin anlamaya çalıştığı gerçek dünyayı temsil ettiği için çok önemlidir. Bu güvenilir temel olmadan, yapay zeka modeli pusulasız seyreden bir gemi gibi olacaktır.
Doğru etiketleme, bu modellerin ne gördüklerini anlamalarına yardımcı olur ve daha iyi karar vermelerini sağlar. Veriler yetersiz etiketlenmişse veya tutarsızsa model, tıpkı yanlış ders kitaplarından öğrenen bir öğrenci gibi doğru tahminler ve kararlar vermekte zorlanacaktır. Açıklamalı veriler sayesinde bir model görüntü sınıflandırma, örnek segmentasyonu ve görüntü ve videolardaki nesnelerin poz tahmini gibi görevleri öğrenebilir.
Yepyeni bir veri kümesi oluşturmadan ve görüntüleri ve videoları titizlikle etiketlemeden önce, projeniz için önceden var olan veri kümelerini kullanıp kullanamayacağınızı görmek iyi bir fikirdir. Yüksek kaliteli veri setlerine ücretsiz olarak erişebileceğiniz birçok harika açık kaynak deposu bulunmaktadır. En popüler olanlardan bazıları şunlardır:
Bir veri kümesi seçerken, projenize ne kadar uygun olduğu, veri kümesinin boyutu, çeşitliliği ve etiketlerin kalitesi gibi faktörleri göz önünde bulundurmak önemlidir. Ayrıca, herhangi bir yasal yansımadan kaçınmak için veri setinin lisanslama koşullarını gözden geçirdiğinizden emin olun ve verilerin iş akışınıza ve araçlarınıza uygun bir şekilde biçimlendirilip biçimlendirilmediğini kontrol edin.
Mevcut veri kümeleri ihtiyaçlarınızı tam olarak karşılamıyorsa özel bir veri kümesi oluşturmak harika bir seçenektir. Projenizin ne gerektirdiğine bağlı olarak web kamerası, drone veya akıllı telefon gibi araçları kullanarak görüntü toplayabilirsiniz. İdeal olarak, özel veri setiniz çeşitli, dengeli ve çözmeye çalıştığınız sorunu gerçekten temsil eder nitelikte olmalıdır. Bu, farklı aydınlatma koşullarında, çeşitli açılardan ve birden fazla ortamda görüntü yakalamak anlamına gelebilir.
Yalnızca daha az sayıda görüntü veya video toplayabiliyorsanız, veri artırma yararlı bir tekniktir. Mevcut görüntülere döndürme, çevirme veya renk ayarlamaları gibi dönüşümler uygulayarak veri kümenizi genişletmeyi içerir. Veri kümenizin boyutunu artırır ve modelinizi daha sağlam ve verilerdeki varyasyonlarla daha iyi başa çıkabilir hale getirir. Açık kaynak veri kümeleri, özel veri kümeleri ve artırılmış verilerin bir karışımını kullanarak, bilgisayarla görme modellerinizin performansını önemli ölçüde artırabilirsiniz.
Görüntülere açıklama eklemeye başlamadan önce, farklı açıklama türlerine aşina olmanız önemlidir. Bu, projeniz için doğru olanı seçmenize yardımcı olacaktır. Daha sonra, bazı ana ek açıklama türlerine göz atacağız.
Sınırlayıcı kutular bilgisayarla görmede en yaygın ek açıklama türüdür. Bir görüntüdeki bir nesnenin konumunu işaretlemek için kullanılan dikdörtgen kutulardır. Bu kutular köşelerinin koordinatlarıyla tanımlanır ve yapay zeka modellerinin nesneleri tanımlamasına ve bulmasına yardımcı olur. Sınırlayıcı kutular çoğunlukla nesne tespiti için kullanılır.
Bazen bir nesnenin, etrafına çizilen bir sınırlayıcı kutudan daha doğru bir şekilde algılanması gerekir. Bir görüntüdeki nesnelerin sınırlarıyla ilgileniyor olabilirsiniz. Bu durumda, segmentasyon maskeleri karmaşık nesnelerin ana hatlarını belirlemenizi sağlar. Segmentasyon maskeleri daha ayrıntılı bir piksel seviyesi gösterimidir.
Bu maskeler anlamsal segmentasyon ve örnek segmentasyonu için kullanılabilir. Anlamsal segmentasyon, bir görüntüdeki her pikselin yaya, araba, yol veya kaldırım gibi temsil ettiği nesneye veya alana göre etiketlenmesini içerir. Örnek segmentasyonu ise bir adım daha ileri giderek her bir nesneyi ayrı ayrı tanımlar ve ayırır, örneğin hepsi aynı tipte olsa bile bir görüntüdeki her bir arabayı birbirinden ayırır.
3D küboidler sınırlayıcı kutulara benzer, onları benzersiz kılan şey 3D küboidlerin derinlik bilgisi eklemesi ve bir nesnenin 3D temsilini sağlamasıdır. Bu ekstra bilgi, sistemlerin nesnelerin şeklini, hacmini ve 3D uzaydaki konumunu anlamasını sağlar. 3D küboidler genellikle sürücüsüz araçlarda nesnelerin araca olan uzaklığını ölçmek için kullanılır.
Bir başka ilginç açıklama türü de nesneler üzerinde gözler, burunlar veya eklemler gibi belirli noktaların işaretlendiği anahtar noktalardır. Landmarks, yüzler veya vücut pozları gibi daha karmaşık şekillerin yapısını ve hareketini yakalamak için bu noktaları birleştirerek bunu bir adım öteye taşır. Bu tür ek açıklamalar yüz tanıma, hareket yakalama ve artırılmış gerçeklik gibi uygulamalar için kullanılır. Ayrıca jest tanıma veya spor performansını analiz etme gibi görevlerde yapay zeka modellerinin doğruluğunu artırırlar.
Farklı ek açıklama türlerini tartıştığımıza göre, şimdi popüler bir araç olan LabelImg kullanarak görüntülere nasıl açıklama ekleyebileceğinizi anlayalım. LabelImg, görüntü açıklamasını basitleştiren açık kaynaklı bir araçtır ve YOLO (You Only Look Once) formatında veri kümeleri oluşturmak için kullanılabilir. Küçük Ultralytics YOLOv8 projeleri üzerinde çalışan yeni başlayanlar için mükemmel bir seçimdir.
LabelImg'nin kurulumu basittir. Öncelikle, bilgisayarınızda Python 3'ün kurulu olduğundan emin olun. Ardından, LabelImg'yi hızlı bir komutla kurabilirsiniz.
Kurulduktan sonra, komutu kullanarak aracı başlatabilirsiniz:
LabelImg, Windows, macOS ve Linux dahil olmak üzere birden fazla platformda çalışır. Kurulum sırasında herhangi bir sorunla karşılaşırsanız, resmi LabelImg deposu size daha ayrıntılı talimatlar sağlayabilir.
.png)
Aracı başlattıktan sonra, resimlerinizi etiketlemeye başlamak için bu basit adımları izleyin:
Veri etiketleme sürecini daha sorunsuz hale getirmek için akılda tutulması gereken birkaç temel strateji vardır. Örneğin, açık açıklama yönergeleri çok önemlidir. Bunlar olmadan, farklı ek açıklamacılar bir görevi farklı şekilde yorumlayabilir.
Diyelim ki görev, görüntülerdeki kuşlara sınırlayıcı kutularla açıklama eklemek. Açıklayıcılardan biri kuşun tamamını etiketlerken, diğeri yalnızca başını veya kanatlarını etiketleyebilir. Bu tür bir tutarsızlık eğitim sırasında modelin kafasını karıştırabilir. "Kanatlar ve kuyruk dahil tüm kuşu etiketleyin" gibi net tanımların yanı sıra zor durumlar için örnekler ve talimatlar sağlayarak verilerin doğru ve tutarlı bir şekilde etiketlendiğinden emin olabilirsiniz.
Düzenli kalite kontrolleri de yüksek standartları korumak için önemlidir. Ölçütler belirleyerek ve işi gözden geçirmek için belirli metrikler kullanarak verileri doğru tutabilir ve sürekli geri bildirim yoluyla süreci iyileştirebilirsiniz.
Veri ek açıklaması, bilgisayarla görme modeliniz üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilecek basit bir kavramdır. İster görüntülere açıklama eklemek için LabelImg gibi araçlar kullanıyor olun ister açık kaynaklı veri kümeleri üzerinde modelleri eğitiyor olun, veri etiketlemeyi anlamak çok önemlidir. Veri etiketleme stratejileri, tüm süreci kolaylaştırmaya ve daha verimli hale getirmeye yardımcı olabilir. Ek açıklama yaklaşımınızı iyileştirmek için zaman ayırmak, daha iyi ve daha güvenilir yapay zeka sonuçları elde etmenizi sağlayabilir.
Keşfetmeye ve becerilerinizi geliştirmeye devam edin! Yapay zeka hakkında bilgi edinmeye devam etmek için topluluğumuzla bağlantıda kalın! Üretim ve sağlık gibi sektörlerde yenilikçi çözümler oluşturmak için yapay zekayı nasıl kullandığımızı keşfetmek için GitHub depomuza göz atın. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
