2D ve 3D nesne algılamanın nasıl çalıştığını, aralarındaki temel farkları ve otonom araçlar, robotik ve artırılmış gerçeklik gibi alanlardaki uygulamalarını keşfedin.
Yıllar geçtikçe, nesne algılama giderek daha gelişmiş hale geldi. Basit iki boyutlu (2D) görüntülerdeki nesneleri tanımaktan, etrafımızdaki karmaşık üç boyutlu (3D) dünyadaki nesneleri tanımlamaya kadar ilerlemiştir. Bir görüntünün parçalarını depolanan referans görüntülerle karşılaştırarak nesneleri bulmayı içeren şablon eşleştirme gibi ilk teknikler 1970'lerde geliştirildi ve 2B nesne tespitinin temelini oluşturdu. 1990'larda LIDAR (Light Detection and Ranging) gibi teknolojilerin kullanılmaya başlanması, sistemlerin derinlik ve uzamsal bilgileri daha kolay yakalamasını mümkün kılmıştır. Günümüzde, 2D görüntüleri 3D verilerle birleştiren çok modlu füzyon yöntemleri, son derece hassas 3D nesne algılama sistemlerinin önünü açmıştır.
Bu makalede 3D nesne algılamanın ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve 2D nesne algılamadan farkını inceleyeceğiz. Ayrıca 3D nesne algılamanın bazı uygulamalarını da tartışacağız. Hadi başlayalım!
3D nesne algılamaya göz atmadan önce, 2D nesne algılamanın nasıl çalıştığını anlayalım. 2D nesne algılama, bilgisayarların düz, iki boyutlu görüntülerdeki nesneleri tanımasını ve bulmasını sağlayan bir bilgisayarla görme tekniğidir. Bir nesnenin resimdeki yatay (X) ve dikey (Y) konumunu analiz ederek çalışır. Örneğin, bir futbol sahasındaki oyuncuların görüntüsünü aşağıdaki gibi bir 2B nesne algılama modeline aktarırsanız Ultralytics YOLOv8görüntüyü analiz edebilir ve her nesnenin (bu durumda oyuncular) etrafına sınırlayıcı kutular çizerek konumlarını tam olarak belirleyebilir.
Bununla birlikte, 2B nesne algılamanın sınırlamaları vardır. Yalnızca iki boyutu dikkate aldığı için derinliği anlamaz. Bu, bir nesnenin ne kadar uzakta veya büyük olduğuna karar vermeyi zorlaştırabilir. Örneğin, uzaktaki büyük bir nesne, daha yakın olan daha küçük bir nesneyle aynı boyutta görünebilir ve bu da kafa karıştırıcı olabilir. Derinlik bilgisi eksikliği, nesnelerin gerçek boyutunu ve mesafesini bilmenin gerekli olduğu robotik veya artırılmış gerçeklik gibi uygulamalarda yanlışlıklara neden olabilir. İşte bu noktada 3D nesne algılama ihtiyacı ortaya çıkıyor.
3D nesne alg ılama, bilgisayarların nesneleri üç boyutlu bir alanda tanımlamasına olanak tanıyan ve onlara çevrelerindeki dünyayı çok daha derin bir şekilde anlamalarını sağlayan gelişmiş bir bilgisayarla görme tekniğidir. 2D nesne algılamanın aksine, 3D nesne algılama derinlikle ilgili verileri de dikkate alır. Derinlik bilgisi, bir nesnenin nerede olduğu, ne kadar büyük olduğu, ne kadar uzakta olduğu ve gerçek 3D dünyada nasıl konumlandığı gibi daha fazla ayrıntı sağlar. İlginç bir şekilde 3D algılama, bir nesnenin diğerini kısmen gizlediği (oklüzyonlar) durumları da daha iyi idare edebilir ve perspektif değiştiğinde bile güvenilir kalır. Hassas uzamsal farkındalık gerektiren kullanım durumları için güçlü bir araçtır.
3D nesne algılama, sürücüsüz arabalar, robotik ve artırılmış gerçeklik sistemleri gibi uygulamalar için hayati önem taşır. LiDAR veya stereo kameralar gibi sensörler kullanılarak çalışır. Bu sensörler, nokta bulutları veya derinlik haritaları olarak bilinen ortamın ayrıntılı 3B haritalarını oluşturur. Bu haritalar daha sonra 3D ortamdaki nesneleri tespit etmek için analiz edilir.
Nokta bulutları gibi 3B verileri işlemek için özel olarak tasarlanmış birçok gelişmiş bilgisayarla görme modeli vardır. Örneğin VoteNet, bir nesnenin merkezinin bir nokta bulutunda nerede olduğunu tahmin etmek için Hough oylaması adı verilen bir yöntem kullanan ve nesneleri doğru bir şekilde tespit etmeyi ve sınıflandırmayı kolaylaştıran bir modeldir. Benzer şekilde VoxelNet, veri analizini basitleştirmek için nokta bulutlarını voksel adı verilen küçük küplerden oluşan bir ızgaraya dönüştüren bir modeldir.
2D ve 3D nesne algılamayı anladığımıza göre, şimdi aralarındaki temel farkları inceleyelim. 3D nesne algılama, nokta bulutlarıyla çalıştığı için 2D nesne algılamadan daha karmaşıktır. LiDAR tarafından üretilen nokta bulutları gibi 3B verileri analiz etmek çok daha fazla bellek ve bilgi işlem gücü gerektirir. Bir diğer fark ise ilgili algoritmaların karmaşıklığıdır. Derinlik tahmini, 3B şekil analizi ve bir nesnenin yöneliminin analizini yapabilmek için 3B nesne algılama modellerinin daha karmaşık olması gerekir.
.png)
3D nesne algılama modelleri, 2D nesne algılama modellerine göre daha ağır matematiksel ve hesaplamalı işler içerir. Gelişmiş donanım ve optimizasyonlar olmadan 3D verileri gerçek zamanlı olarak işlemek zor olabilir. Ancak bu farklılıklar, 3D nesne algılamayı daha iyi uzamsal anlayış gerektiren uygulamalar için daha uygun hale getirir. Öte yandan, 2D nesne algılama genellikle görüntü tanıma veya video analizine ihtiyaç duyan güvenlik sistemleri gibi daha basit uygulamalar için kullanılır.
3D nesne algılama, geleneksel 2D nesne algılama yöntemlerinden farklı olmasını sağlayan çeşitli avantajlar sunar. Bir nesnenin üç boyutunu da yakalayarak, gerçek dünyaya göre konumu, boyutu ve yönelimi hakkında kesin ayrıntılar sağlar. Böyle bir hassasiyet, engellerin tam konumunu bilmenin güvenlik için hayati önem taşıdığı sürücüsüz otomobiller gibi uygulamalar için çok önemlidir. 3D nesne algılamayı kullanmanın bir başka avantajı da, farklı nesnelerin 3D uzayda birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu çok daha iyi anlamanıza yardımcı olabilmesidir.
.png)
Birçok faydasına rağmen, 3D nesne algılamayla ilgili sınırlamalar da vardır. İşte akılda tutulması gereken bazı temel zorluklar:
3D nesne algılamanın artılarını ve eksilerini tartıştığımıza göre, şimdi 3D nesne algılamanın bazı kullanım alanlarına daha yakından bakalım.
Sürücüsüz araçlarda 3D nesne algılama, aracın çevresini algılamak için hayati önem taşır. Araçların yayaları, diğer arabaları ve engelleri algılamasını sağlar. Ayrıca gerçek dünyadaki konumları, boyutları ve yönleri hakkında kesin bilgiler sağlar. 3D nesne algılama sistemleri aracılığıyla elde edilen ayrıntılı veriler, araçtaki yolcular için çok daha güvenli bir otonom sürüş deneyimi için yardımcı olur.
Robotik sistemler çeşitli uygulamalar için 3D nesne algılamayı kullanır. Bunu farklı ortam türlerinde gezinmek, nesneleri alıp yerleştirmek ve çevreleriyle etkileşim kurmak için kullanırlar. Bu tür kullanım durumları, robotların etkili bir şekilde çalışmak için üç boyutlu düzenleri anlaması gereken depolar veya üretim tesisleri gibi dinamik ortamlarda özellikle önemlidir.
.png)
3D nesne algılamanın bir başka ilginç kullanım alanı da artırılmış ve sanal gerçeklik uygulamalarıdır. 3D nesne algılama, sanal nesneleri gerçekçi bir VR veya AR ortamına doğru bir şekilde yerleştirmek için kullanılır. Bunu yapmak, bu tür teknolojilerin genel kullanıcı deneyimini artırır. Ayrıca VR/AR sistemlerinin fiziksel nesneleri tanımasına ve izlemesine olanak tanıyarak dijital ve fiziksel öğelerin sorunsuz bir şekilde etkileşime girdiği sürükleyici ortamlar yaratır. Örneğin, AR/VR başlıkları kullanan oyuncular , 3D nesne algılama yardımıyla çok daha sürükleyici bir deneyim elde edebilirler. Bu da 3D alanlarda sanal nesnelerle etkileşimi çok daha ilgi çekici hale getiriyor.
3D nesne algılama, sistemlerin derinliği ve uzayı 2D nesne algılama yöntemlerinden daha etkili bir şekilde anlamasını mümkün kılar. Bir nesnenin boyutunu, mesafesini ve konumunu bilmenin önemli olduğu sürücüsüz arabalar, robotlar ve AR/VR gibi uygulamalarda önemli bir rol oynar. 3D nesne algılama daha fazla işlem gücü ve karmaşık veri gerektirse de, doğru ve ayrıntılı bilgi sağlama yeteneği onu birçok alanda çok değerli bir araç haline getirmektedir. Teknoloji ilerledikçe, 3D nesne algılamanın verimliliği ve erişilebilirliği muhtemelen artacak ve çeşitli sektörlerde daha da geniş bir benimseme ve yeniliğin önünü açacaktır.
Yapay zeka alanındaki en son gelişmeleri takip etmek için topluluğumuzla bağlantıda kalın! Üretim ve sağlık gibi sektörlerde son teknoloji çözümler oluşturmak için yapay zekayı nasıl kullandığımızı görmek için GitHub depomuzu ziyaret edin. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
