Bilgisayarla Görme (CV)

Bilgisayarlı Görü (CV), bilgisayarların dijital görüntülerden, videolardan ve diğer görsel girdilerden anlamlı bilgiler türetmesini sağlayan bir yapay zeka (AI) alanıdır. Gördüklerini yorumlamak için yaşam boyu bağlama güvenen insanların aksine, bilgisayarla görme sistemleri görsel verileri işlemek için büyük veri kümeleri ve algoritmalar kullanır. Bu teknoloji, makinelerin görüntüleri insan görüşünü taklit edecek şekilde "görmesini", tanımlamasını ve işlemesini sağlayarak görsel verilere dayalı kararlar almalarına olanak tanır.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimindeki Önemi

Bilgisayarla Görme, modern yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) uygulamalarının kritik bir bileşenidir. Makinelere, nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve görüntü segmentasyonu gibi görevler için gerekli olan görsel bilgileri anlama ve yorumlama yeteneği sağlar. Bilgisayarla görme modelleri, derin öğrenme tekniklerinden, özellikle de evrişimli sinir ağlarından (CNN'ler) yararlanarak görüntülerdeki desenleri ve özellikleri yüksek doğrulukla tanıyabilir. Makine öğrenimi uygulayıcıları için bilgisayarla görme, veri etiketleme ve model eğitimi gibi sıkıcı görevleri kolaylaştıran araçlar ve metodolojiler sunar. Örneğin, Ultralytics YOLO (You Only Look Once) gibi araçlar bu süreçleri basitleştirerek işletmelerin ve araştırmacıların gelişmiş görme yeteneklerini uygulamalarını kolaylaştırır.

Anahtar Uygulamalar

Bilgisayarla Görme teknolojileri, karmaşık görsel değerlendirme görevlerini otomatikleştiren ve verimliliği artıran çeşitli endüstrilerde geniş bir uygulama alanına sahiptir:

• Sağlık hizmetleri: Bilgisayarla görme, tümörlerin tespit edilmesi, hasta koşullarının izlenmesi ve cerrahi prosedürlere yardımcı olunması gibi tıbbi görüntüleme analizlerine yardımcı olur. Sağlık hizmetlerinde Vision AI hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Tarım: Uygulamalar arasında mahsul izleme, hastalık tespiti ve otomatik hasat yer alır. Ultralytics YOLO modellerinin tarımda nasıl kullanıldığını keşfedin.
• Üretim: Bilgisayarlı görü; kalite kontrol, hata tespiti ve montaj hattı otomasyonu için kullanılır. Üretimde yapay zeka hakkında daha fazlasını keşfedin.
• Perakende: Bilgisayar görüşü envanter yönetimini, müşteri davranış analizini ve hırsızlığı önlemeyi geliştirir.
• Otonom Araçlar: Vision AI, gerçek dünya ortamlarını yorumlayarak, engelleri tespit ederek ve güvenlik ve verimlilik sağlamak için gerçek zamanlı kararlar alarak araçların seyretmesine yardımcı olur. Sürücüsüz araçlarda yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin.

Teknolojiler ve Çerçeveler

Bilgisayarla görme sistemleri genellikle aşağıdaki gibi derin öğrenme çerçevelerine dayanır PyTorch ve TensorFlow. Bu çerçeveler, karmaşık sinir ağı modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için gerekli araçları ve kütüphaneleri sağlar. OpenCV (Open Source Computer Vision Library) görüntü işleme ve analizi için kapsamlı bir algoritma kütüphanesi sunan bir diğer önemli araçtır. Nesne algılama ve görüntü tanıma dahil olmak üzere çeşitli bilgisayarla görme görevlerini destekler ve Python, C++ ve Java gibi birden fazla programlama diliyle uyumludur.

Gerçek Dünyadan Örnekler

Otonom Araçlar

Bilgisayarla görmenin en önde gelen uygulamalarından biri sürücüsüz araçlardır. Otonom araçlar, çevrelerini algılamak, engelleri tespit etmek, trafik işaretlerini tanımak ve gerçek zamanlı sürüş kararları vermek için bilgisayarla görmeyi kullanır. Kameralar ve sensörler görsel verileri yakalar ve bunlar daha sonra güvenli ve verimli navigasyon sağlamak için bilgisayarla görme algoritmaları tarafından işlenir.

Perakende Kasa Sistemleri

Perakendede bilgisayarla görme, envanter yönetimi ve ödeme sistemlerini otomatikleştirerek işlemleri kolaylaştırır. Yapay zeka destekli sistemler barkodlara ihtiyaç duymadan ürünleri tanıyarak daha hızlı ve daha verimli müşteri hizmetlerini kolaylaştırır. Örneğin, mağazalardaki kameralar alışveriş sepetlerine yerleştirilen ürünleri tanımlayabilir ve müşterileri otomatik olarak ücretlendirerek geleneksel kasa kuyruklarına olan ihtiyacı ortadan kaldırabilir.

İlgili Terimlerden Ayırt Etme

Bilgisayarla görme, görüntü işleme ile örtüşse de aralarında belirgin farklar vardır. Görüntü işleme, görüntü kalitesini iyileştirmek veya belirli özellikleri çıkarmak gibi görüntüleri geliştirmeye veya dönüştürmeye odaklanır. Buna karşılık, bilgisayarla görme, makinelerin görüntülerin içeriğini yorumlamasını ve anlamasını, görsel verilere dayalı kararlar almasını sağlamayı amaçlar. İlgili bir başka terim de, genellikle endüstriyel uygulamalarda otomatik denetim ve kalite kontrol için kullanılan makine görüşüdür. Yapay görme sistemleri bilgisayarla görme tekniklerini kullanırken, tipik olarak kontrollü ortamlarda belirli, tekrarlayan görevler için tasarlanmıştır.

Gelecek Beklentileri

Teknoloji ilerledikçe, bilgisayarla görmenin uç bilişim ile entegrasyonu, özellikle uzak konumlarda veri işlemede daha az gecikme ve daha fazla verimlilik vaat ediyor. Üretken yapay zeka ve çok modlu öğrenme alanındaki gelişmeler de makinelerin daha sofistike ve bağlam farkındalığına sahip görsel içerikleri işleyebileceği ve üretebileceği bir geleceğe işaret ediyor. Bu ilerlemeler muhtemelen çeşitli sektörlerde daha gelişmiş ve çok yönlü bilgisayarla görme uygulamalarına yol açacaktır. Bilgisayarla görmenin evrimleşen manzarası hakkında daha fazla bilgi için Ultralytics Blog 'u keşfedin ve bu heyecan verici alanı şekillendiren en son trendler ve yeniliklerle etkileşime geçin.