Bilgisayarla görmenin uygulamalarına bizimle birlikte derinlemesine bir dalış yapın. Ayrıca nesne algılama ve segmentasyon gibi çeşitli bilgisayarla görme görevlerini de inceleyeceğiz.
Bilgisayarla görme modellerinin tarihini incelediğimizde, bilgisayarla görmenin nasıl geliştiğini ve bugün sahip olduğumuz gelişmiş görme modellerine giden yolu gördük. Aşağıdakiler gibi modern modeller Ultralytics YOLOv8 birden fazla bilgisayarla görme görevini destekliyor ve çeşitli heyecan verici uygulamalarda kullanılıyor.
Bu makalede, bilgisayarla görmenin ve görme modellerinin temellerine bir göz atacağız. Nasıl çalıştıklarını ve çeşitli sektörlerdeki farklı uygulamalarını ele alacağız. Bilgisayarlı görü yenilikleri her yerde, sessizce dünyamızı şekillendiriyor. Hadi onları teker teker ortaya çıkaralım!
Yapay zeka (YZ), insan zekasının bir kısmını taklit etmeyi amaçlayan birçok teknolojiyi kapsayan şemsiye bir terimdir. YZ'nin böyle bir alt alanı bilgisayarla görmedir. Bilgisayar görüşü, makinelere çevrelerini görebilen, gözlemleyebilen ve anlayabilen gözler vermeye odaklanır.
Tıpkı insan görüşü gibi, bilgisayar görüşü çözümleri de nesneleri ayırt etmeyi, mesafeleri hesaplamayı ve hareketleri tespit etmeyi amaçlar. Ancak, görmelerine ve anlamalarına yardımcı olacak ömür boyu deneyime sahip olan insanların aksine, bilgisayarlar büyük miktarda veriye, yüksek çözünürlüklü kameralara ve karmaşık algoritmalara güvenir.
Bilgisayarla görme sistemleri, görüntüler ve videolar gibi görsel verileri inanılmaz hızlarda ve doğrulukta işleyebilir ve analiz edebilir. Büyük miktarda görsel bilgiyi hızlı ve doğru bir şekilde analiz etme yeteneği, bilgisayarla görmeyi üretimden sağlık hizmetlerine kadar çeşitli sektörlerde güçlü bir araç haline getirmektedir.
Bilgisayarla görme modelleri, herhangi bir bilgisayarla görme uygulamasının çekirdeğini oluşturur. Bunlar esasen makinelere görsel bilgileri yorumlama ve anlama becerisi kazandırmak için tasarlanmış derin öğrenme teknikleriyle desteklenen hesaplama algoritmalarıdır. Görme modelleri, görüntü sınıflandırmadan nesne algılamaya kadar çok önemli bilgisayarla görme görevlerini mümkün kılar. Şimdi bu görevlerden bazılarına ve kullanım alanlarına daha yakından bakalım.
Görüntü sınıflandırma, görüntüleri önceden tanımlanmış sınıflara veya kategorilere ayırmayı ve etiketlemeyi içerir. Aşağıdaki gibi bir görüntü modeli YOLOv8 etiketli görüntülerden oluşan büyük veri kümeleri üzerinde eğitilebilir. Eğitim sırasında model, her bir sınıfla ilişkili kalıpları ve özellikleri tanımayı öğrenir. Eğitildikten sonra, özelliklerini analiz ederek ve bunları öğrenilen kalıplarla karşılaştırarak yeni, görünmeyen görüntülerin kategorisini tahmin edebilir.
Farklı görüntü sınıflandırma türleri vardır. Örneğin, tıbbi görüntülerle uğraşırken, resimleri sağlıklı veya hasta gibi iki gruba ayırmak için ikili sınıflandırmayı kullanabilirsiniz. Diğer bir tür ise çok sınıflı sınıflandırmadır. Bir çiftlikteki domuzlar, keçiler ve inekler gibi farklı hayvanları sınıflandırmak gibi görüntüleri birçok gruba ayırmaya yardımcı olabilir. Ya da diyelim ki hayvanları memeliler ve kuşlar olarak sınıflandırmak ve daha sonra aslanlar, kaplanlar, kartallar ve serçeler gibi türlere ayırmak gibi gruplara ve alt gruplara sınıflandırmak istiyorsunuz; hiyerarşik sınıflandırma en iyi seçenek olacaktır.
Nesne algılama, bilgisayar görüşü kullanarak görüntülerdeki ve video karelerindeki nesneleri tanımlama ve bulma işlemidir. İki görevden oluşur: nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular çizen nesne lokalizasyonu ve her bir nesnenin kategorisini tanımlayan nesne sınıflandırması. Sınırlayıcı kutu açıklamalarına dayanarak, bir görüş modeli her nesne kategorisine özgü kalıpları ve özellikleri tanımayı öğrenebilir ve bu nesnelerin yeni, görülmemiş görüntülerdeki varlığını ve konumunu tahmin edebilir.
.avif)
Nesne algılama, spordan deniz biyolojisine kadar farklı sektörlerde birçok kullanım alanına sahiptir. Örneğin, perakende sektöründe Amazon'un Just Walk Out teknolojisi, müşterilerin aldıkları ürünleri tanımlayarak ödeme işlemini otomatikleştirmek için nesne algılamayı kullanır. Bilgisayar görüşü ve sensör verilerinin bir kombinasyonu, müşterilerin ürünlerini almalarını ve sıra beklemeden ayrılmalarını sağlar.
İşte nasıl çalıştığına daha yakından bir bakış:
Anlamsal segmentasyon ve örnek segmentasyonu, görüntüleri anlamlı segmentlere ayırmaya yardımcı olan bilgisayarla görme görevleridir. Anlamsal segmentasyon pikselleri anlamsal anlamlarına göre sınıflandırır ve bir kategorideki tüm nesneleri aynı etikete sahip tek bir varlık olarak ele alır. "Gökyüzü" veya "okyanus" gibi sayılamayan nesneleri veya "yapraklar" veya "çimen" gibi kümeleri etiketlemek için uygundur.
Öte yandan örnek segmentasyonu, tespit edilen her nesneye benzersiz bir etiket atayarak aynı sınıfın farklı örneklerini birbirinden ayırabilir. Nesnelerin sayısının ve bağımsızlığının önemli olduğu durumlarda sayılabilir nesneleri bölümlere ayırmak için örnek segmentasyonunu kullanabilirsiniz. Daha hassas tanımlama ve farklılaştırma sağlar.
.avif)
Anlamsal ve örnek segmentasyonu arasındaki zıtlığı sürücüsüz araçlarla ilgili bir örnekle daha net anlayabiliriz. Anlamsal segmentasyon, bir sahnenin içeriğini anlamayı gerektiren görevler için harikadır ve otonom araçlarda yaya geçitleri ve trafik işaretleri gibi yoldaki özellikleri sınıflandırmak için kullanılabilir. Bu arada, örnek segmentasyonu otonom araçlarda bireysel yayalar, araçlar ve engeller arasında tanımlama yapmak için kullanılabilir.
Poz tahmini, görüntülerde veya videolarda bir nesnenin pozlarının kilit noktalarını tespit etmeye ve izlemeye odaklanan bir bilgisayarla görme görevidir. En yaygın olarak omuzlar ve dizler gibi alanları içeren kilit noktalarla insan pozu tahmini için kullanılır. Bir insanın pozunu tahmin etmek, çeşitli uygulamalar için kritik olan eylemleri ve hareketleri anlamamıza ve tanımamıza yardımcı olur.
Poz tahmini, sporcuların nasıl hareket ettiğini analiz etmek için sporda kullanılabilir. NBA, oyun sırasında oyuncu hareketlerini ve pozisyonlarını incelemek için poz tahminini kullanır. Omuzlar, dirsekler, dizler ve ayak bilekleri gibi kilit noktaları takip ederek, poz tahmini oyuncu hareketleri hakkında ayrıntılı bilgiler sağlar. Bu bilgiler antrenörlerin daha iyi stratejiler geliştirmesine, antrenman programlarını optimize etmesine ve oyunlar sırasında gerçek zamanlı ayarlamalar yapmasına yardımcı oluyor. Ayrıca veriler, genel oyuncu sağlığını ve performansını iyileştirmek için oyuncu yorgunluğunu ve sakatlık riskini izlemeye yardımcı olabilir.
Yönlendirilmiş Sınırlayıcı Kutular Nesne Algılama (OBB), bir görüntüdeki nesneleri tam olarak tanımlamak ve konumlandırmak için döndürülmüş dikdörtgenler kullanır. Görüntü eksenleriyle hizalanan standart sınırlayıcı kutuların aksine, OBB'ler nesnenin yönüne uyacak şekilde döner. Bu da onları özellikle yatay veya dikey olmayan nesneler için kullanışlı hale getirir. Kalabalık ortamlarda çakışmaları önlemek için döndürülmüş nesneleri doğru bir şekilde saptama ve izole etme konusunda harikadırlar.
.avif)
Deniz gözetiminde, gemilerin tanımlanması ve izlenmesi güvenlik ve kaynak yönetimi için kilit öneme sahiptir. OBB tespiti, gemiler yoğun bir şekilde paketlenmiş veya çeşitli açılarda yönlendirilmiş olsalar bile, gemilerin hassas bir şekilde konumlandırılması için kullanılabilir. Nakliye şeritlerinin izlenmesine, deniz trafiğinin yönetilmesine ve liman operasyonlarının optimize edilmesine yardımcı olur. Ayrıca kasırga veya petrol sızıntısı gibi olaylardan sonra gemilerdeki ve altyapıdaki hasarı hızlı bir şekilde belirleyip değerlendirerek afet müdahalesine yardımcı olabilir.
Şimdiye kadar, görüntülerle ilgilenen bilgisayarla görme görevlerini tartıştık. Nesne izleme, bir nesneyi bir videonun kareleri boyunca izleyebilen bir bilgisayarla görme görevidir. Algılama algoritmalarını kullanarak nesneyi ilk karede tanımlayarak başlar ve ardından video boyunca hareket ettikçe konumunu sürekli olarak takip eder. Nesne izleme, izlemeyi doğru tutmak için nesne algılama, özellik çıkarma ve hareket tahmini gibi teknikleri içerir.
.avif)
YOLOv8 gibi görme modelleri deniz biyolojisinde balıkları izlemek için kullanılabilir. Araştırmacılar su altı kameralarını kullanarak balıkların doğal yaşam alanlarındaki hareketlerini ve davranışlarını izleyebilirler. Süreç, ilk karelerde bireysel balıkları tespit ederek başlar ve ardından video boyunca konumlarını takip eder. Balıkların izlenmesi bilim insanlarının göç düzenlerini, sosyal davranışlarını ve çevreyle etkileşimlerini anlamalarına yardımcı olur. Ayrıca balık dağılımı ve bolluğu hakkında bilgi sağlayarak sürdürülebilir balıkçılık uygulamalarını destekler.
Bilgisayarlı görü, teknolojiyi kullanma ve dünyayla etkileşim kurma şeklimizi aktif olarak değiştiriyor. Görüntüleri ve videoları anlamak için derin öğrenme modelleri ve karmaşık algoritmalar kullanan bilgisayarla görme, endüstrilerin birçok süreci kolaylaştırmasına yardımcı oluyor. Nesne algılama ve nesne takibi gibi bilgisayarla görme görevleri, daha önce hayal bile edilemeyen çözümlerin yaratılmasını mümkün kılıyor. Bilgisayarlı görü teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, gelecek çok daha yenilikçi uygulamalara gebe!
Birlikte öğrenelim ve büyüyelim! Yapay zekaya katkılarımızı görmek için GitHub depomuzu keşfedin. Sürücüsüz arabalar ve tarım gibi sektörleri yapay zeka ile nasıl yeniden tanımladığımıza göz atın. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
