JSON

JSON veya JavaScript Nesne Notasyonu, verileri depolamak ve aktarmak için kullanılan hafif, metin tabanlı bir formattır. Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında, sunucular, web uygulamaları ve çıkarım motorları arasında veri alışverişi için evrensel bir standart görevi görür . Anahtar-değer çiftlerinden ve sıralı listelerden oluşan yapısı, insanlar için okunması ve yazılması kolaydır, makineler için ise ayrıştırılması ve oluşturulması zahmetsizdir . Dilden bağımsız olması nedeniyle JSON, Python eğitilmiş bir model Python JavaScript, C++ veya Go üzerinde çalışan bir dağıtım ortamı arasında sorunsuz iletişim sağlar.

AI Boru Hatları ve Dağıtımda JSON

Bir bilgisayar görme modeli üretime devreye alındığında, genellikle bir REST APIile diğer yazılım bileşenleriyle etkileşime girer. Örneğin, bir gözetim sistemi bir nesne algılama modeli çalıştıran bir sunucuya bir video karesi gönderdiğinde, sunucu görüntüyü analiz eder ve sonuçları döndürür. Sunucu, ikili bir görüntü göndermek yerine, sınırlayıcı kutuların koordinatlarını, algılanan sınıf adlarını ve bunlarla ilişkili güven puanlarını içeren bir JSON dizesi ile yanıt verir. Bu metin tabanlı yanıt, ön uç gösterge panelleri, mobil uygulamalar veya MongoDB gibi NoSQL veritabanları tarafından günlük kaydı ve analiz için kolayca kullanılabilir.

Çıkarımın ötesinde, JSON, eğitim verilerini yapılandırmak için çok önemlidir. Eğitim verileri. Popüler COCO formatı, görüntü dosyası yollarını, lisans bilgilerini ve açıklama koordinatlarını tanımlamak için kapsamlı bir JSON şeması kullanır. Bu, basit boşlukla ayrılmış metin dosyaları kullanan YOLO formatı gibi diğer formatlarla tezat oluşturur. Ultralytics gelişmiş araçlar, bulutta karmaşık proje meta verilerini ve veri seti sürümlerini yönetmek için genellikle JSON kullanır.

Model Tahminlerini JSON'a Dönüştürme

Modern çerçeveler, süreci basitleştirir. veri serileştirme, geliştiricilerin model çıktılarını doğrudan JSON'a aktarmasına olanak tanır. ultralytics kütüphanesi, algılama sonuçlarını serileştirmek için yerleşik yöntemler sağlar ve entegrasyonu kolaylaştırır. YOLO26 modellerini daha büyük yazılım ekosistemlerine dönüştürmek.

Aşağıdaki örnek, YOLO26 modeliyle çıkarım yapmayı ve algılama sonuçlarını standartlaştırılmış bir JSON dizisine dönüştürmeyi göstermektedir:

import json

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Convert the first result object to a JSON string
# This serializes boxes, classes, and confidence scores
json_output = results[0].tojson()

# Parse back to a dict to verify structure
data = json.loads(json_output)
print(f"Detected {len(data)} objects.")

JSON ve İlgili Biçimler

JSON, web geliştirme ve API tasarımında yaygın olarak kullanılmasına rağmen, Derin Öğrenme iş akışlarında sıklıkla karşılaşılan diğer veri serileştirme formatlarından ayırt edilmesi önemlidir. Derin Öğrenme iş akışlarında sıklıkla karşılaşılan diğer veri serileştirme formatlarından ayırt edilmesi önemlidir.

• JSON ve YAML: YAML, maksimum okunabilirlik için tasarlanmıştır ve yorumları destekler, bu da onu yapılandırma dosyaları için tercih edilen seçim haline getirir. Örneğin, hiperparametre ayarlama Ultralytics 'teki ayarlar veya veri kümesi yolları .yaml dosyaları. JSON daha katıdır, yorumları desteklemez ve genellikle makineler tarafından daha hızlı ayrıştırılır, bu da onu veri iletimi ve API yanıtları için daha uygun hale getirir.
• JSON ve XML: XML, ayrıntılı bir etiket tabanlı yapı kullanır. Bir zamanlar Pascal VOC gibi veri kümeleri için standart olan bu yapı, JSON'un daha küçük dosya boyutu ve daha basit sözdizimi nedeniyle modern Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) alanında büyük ölçüde JSON tarafından yerini almıştır.

Standardizasyon ve Birlikte Çalışabilirlik

JSON'un yaygın olarak benimsenmesi, farklı araçlar arasında birlikte çalışabilirliği teşvik eder. İhracat yaparken örnek segmentasyonu maskeler, saklama görüntü sınıflandırma etiketleri veya bir model dağıtımı boru hattı, JSON verilerin yapılandırılmış ve erişilebilir kalmasını sağlar. Rolü, GeoJSON, coğrafi veri yapılarını kodlamak için özel bir format olup, sıklıkla uydu görüntüsü analizi algılanan nesneleri coğrafi koordinatlara eşlemek için. Python yerleşik json kütüphane, geliştiriciler bu veri yapılarını kolayca doğrulayabilir, ayrıştırabilir ve işleyebilir ve böylece sağlam yapay zeka uygulamaları oluşturabilirler.