Bilgisayarla Görme (CV)

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimindeki Önemi

Bilgisayarla Görme, makinelerin görsel algı yoluyla fiziksel dünya ile etkileşime girmesi ve onu anlaması için gerekli yetenekleri sağlayan birçok modern Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi (ML) sistemi için temeldir. İnsan görsel korteksinden esinlenen Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) gibi tekniklerin ortaya çıkışı, CV'de devrim yaratmıştır. Bu ağlar, modellerin büyük miktarda görsel veriden hiyerarşik özellikleri otomatik olarak öğrenmesini sağlayarak çeşitli bilgisayarla görme görevlerinde doğrulukta önemli iyileşmelere yol açmaktadır. Bu ilerleme, daha önce ulaşılması mümkün olmayan sofistike uygulamaları mümkün kılarak CV'yi mevcut yapay zeka gelişiminin temel taşı ve geleceğimizi dönüştüren yapay zeka kullanım durumları için önemli bir itici güç haline getirmektedir.

Temel Kavramlar ve Görevler

Bilgisayarla görme, görsel verilerden farklı bilgi türlerini çıkarmayı amaçlayan çok çeşitli görevleri kapsar. Bazı temel görevler şunları içerir:

• Görüntü Sınıflandırma: Bir görüntünün tamamına tek bir etiket veya kategori atamak (örneğin, bir görüntüyü 'kedi' veya 'köpek' içeriyor olarak tanımlamak). ImageNet gibi veri kümeleri bu görev için yaygın olarak kullanılır.
• Nesne Algılama: Bir görüntüdeki birden fazla nesnenin varlığını ve konumunu, tipik olarak etraflarına sınırlayıcı kutular çizerek ve sınıf etiketleri atayarak tanımlamak (örneğin, bir sokak sahnesindeki tüm 'arabaları' ve 'yayaları' bulmak). Gibi modeller Ultralytics YOLO etkili nesne tespiti için yaygın olarak kullanılmaktadır.
• Görüntü Segmentasyonu: Bir görüntüdeki her pikselin belirli bir nesneye veya bölgeye ait olacak şekilde sınıflandırılması. Bu, nesne tespitinden daha ayrıntılı bir anlayış sağlar. Türleri arasında semantik segment asyon (pikselleri kategoriye göre etiketleme) ve örnek segmentasyonu (aynı kategori içindeki nesne örneklerini birbirinden ayırma) bulunur. Örnek segmentasyonu ve izleme hakkında bir kılavuza bakın.
• Poz Tahmini: Bir nesnenin kilit noktalarının konumunu ve yönünü tespit etme, genellikle insan poz tahmini (eklemleri tanımlama) veya sert nesneleri izlemek için kullanılır. Köpek poz tahmini için özel eğitim hakkında bilgi edinin.
• Nesne Takibi: Bir video dizisindeki birden fazla kare boyunca belirli nesneleri tanımlama ve takip etme. Bu, nesne algılamayı zamansal analiz ile birleştirir. Ultralytics YOLOv8 ile nesne algılama ve izlemeyi keşfedin.
• Optik Akış: Bir videodaki ardışık kareler arasında nesnelerin veya kameranın hareketini tahmin etme.

Bilgisayarla Görme ve İlgili Alanlar

Bilgisayarla Görmeyi ilgili disiplinlerden ayırmak faydalı olacaktır:

• Görüntü İşleme: Görüntüleri daha düşük bir seviyede, genellikle CV için bir ön işleme adımı olarak manipüle etmeye odaklanır. Görevler arasında gürültü azaltma, kontrast geliştirme ve OpenCV gibi kütüphaneler kullanarak filtreleme yer alır. Görüntü işleme pikselleri değiştirir ancak görüntü içeriğini yorumlamak zorunda değildir. Bilgisayarla Görme ve Görüntü İşleme arasındaki temel farklar hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Makine Görüşü (MV): CV ile örtüşmekle birlikte, MV tipik olarak otomatik denetim, süreç kontrolü ve robot rehberliği için endüstriyel ortamlarda görüş teknolojisinin uygulanmasını ifade eder. MV sistemleri genellikle belirli aydınlatma ve kamera kurulumları ile kontrollü ortamlarda çalışır ve üretimde kalite denetimi gibi belirli görevler için güvenilirlik ve hıza odaklanır. Yapay Görme hakkında daha fazla bilgi.

Teknolojiler ve Çerçeveler

Bilgisayarla görme uygulamaları geliştirmek çeşitli araçlara, kütüphanelere ve çerçevelere dayanır:

• Kütüphaneler: OpenCV (Open Source Computer Vision Library) görüntü işleme ve klasik CV görevleri için geniş bir algoritma koleksiyonu sunan temel bir kütüphanedir. Diğer kütüphaneler arasında Python 'da görüntü manipülasyonu için Pillow ve görüntü işleme algoritmaları için Scikit-image bulunmaktadır.
• Derin Öğrenme Çerçeveleri: PyTorch ve TensorFlow CV'de kullanılanlar da dahil olmak üzere derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için önde gelen çerçevelerdir.
• Modeller: YOLO (You Only Look Once) gibi son teknoloji modeller verimli gerçek zamanlı nesne tespiti sağlar. ResNet gibi mimariler yaygın omurgaları oluşturmaktadır ve Görme Dönüştürücüleri (ViT) öne çıkan daha yeni bir model sınıfını temsil etmektedir. Farklı YOLO model performanslarını karşılaştırın.
• Platformlar: Ultralytics HUB gibi araçlar, bulut eğitimi ve veri kümesi yönetimi gibi özellikler sunarak CV modellerini eğitme, dağıtma ve yönetme sürecini kolaylaştırır. Gibi diğer platformlar Roboflow ve Weights & Biases veri açıklaması ve deney takibi için tamamlayıcı araçlar sunar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Bilgisayarla görme uygulamaları çeşitli sektörlerde giderek yaygınlaşmaktadır:

• Otonom Araçlar: CV, sürücüsüz araçların çevrelerini algılamalarını, yayaları ve diğer araçları tespit etmelerini, trafik işaretlerini okumalarını ve güvenli bir şekilde seyretmelerini sağlayan kritik bir öneme sahiptir. Waymo ve Tesla gibi şirketler büyük ölçüde CV sistemlerine güveniyor. Otomotivde Yapay Zeka çözümlerini keşfedin.
• Sağlık hizmetleri: Tıbbi görüntü analizinde CV, radyologların X-ışınları, CT taramaları ve MRI'lardaki tümörler veya kırıklar gibi anormallikleri tespit etmelerine yardımcı olur. Ayrıca robotik cerrahi ve hasta izlemede de kullanılır. Radiology'deki araştırmaya bakın : Yapay Zeka. YOLO11 'in tümör tespiti için nasıl kullanıldığını keşfedin.
• Güvenlik ve Gözetim: CV otomatik izleme sistemlerine güç verir, izinsiz girişleri tespit eder, bireyleri takip eder ve kalabalık davranışını analiz eder. Bir güvenlik alarm sisteminin nasıl kurulacağını görün.
• Perakende: Uygulamalar arasında raf izleme yoluyla envanter yönetimi, müşteri davranış analizi ve Amazon Go'daki gibi kasiyersiz ödeme sistemleri yer alıyor.
• Üretim: Kalite kontrol, hata tespiti, montaj hattı izleme ve robotik otomasyon için kullanılır. YOLO11 ile akıllı üretim çözümleri oluşturma hakkında bilgi edinin.
• Tarım: Mahsul izleme, hastalık tespiti, yabancı ot tanımlama ve otomatik hasat yoluyla hassas tarıma olanak sağlar. Gerçek zamanlı mahsul sağlığı izleme hakkında bilgi edinin.
• Eğlence sektörü: Özel efektler, hareket yakalama için film yapımında ve sürükleyici deneyimler oluşturmak için oyunlarda kullanılır. Video oyunlarında yapay zekayı keşfedin.