U-Net

U-Net, derin öğrenme alanında, hassas görüntü segmentasyonu görevleri için özel olarak tasarlanmış benzersiz bir mimaridir. Başlangıçta biyomedikal görüntü analizi için geliştirilen bu evrişimli sinir ağı (CNN) piksel düzeyinde sınıflandırma gerektiren tüm uygulamalar için bir standart haline gelmiştir. Görüntünün tamamına tek bir etiket atayan standart görüntü sınıflandırmasından farklı olarak, U-Net her bir pikseli ayrı ayrı sınıflandırarak modelin nesnelerin tam şeklini ve konumunu tanımlamasına olanak tanır. Sınırlı eğitim verisiyle etkili bir şekilde çalışabilme özelliği, büyük veri kümelerinin nadir olduğu özel alanlarda onu oldukça değerli kılmaktadır.

Eşsiz "U" Mimari

"U-Net" adı, U harfine benzeyen simetrik şekline dayanmaktadır. Mimari iki ana yoldan oluşur: daralan yol (kodlayıcı) ve genişleyen yol (kod çözücü). Daralan yol , standart bir omurga gibi görüntünün uzamsal boyutlarını azaltarak görüntünün bağlamını yakalar backbone gibi görüntünün bağlamını yakalar. Genişleyen yol , özellik haritasını etkili bir şekilde yukarı örnekleyerek, hassas konum belirleme için orijinal görüntü boyutunu geri yükler.

U-Net'in belirleyici bir özelliği, atlama bağlantılarının kullanılmasıdır. Bu bağlantılar, kodlayıcı ve kod çözücü arasındaki boşluğu doldurarak, yüksek çözünürlüklü özellikleri daralan yoldan doğrudan genişleyen yola aktarır. Bu mekanizma, ağın bağlamsal bilgileri ayrıntılı uzamsal bilgilerle birleştirmesine olanak tanıyarak, aşağı örnekleme sırasında sıklıkla meydana gelen ince ayrıntıların kaybını önler. Bu yapı, kaybolan gradyan sorunu gibi sorunları azaltmaya yardımcı olarak sağlam bir öğrenme süreci sağlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

U-Net, tıp alanında ortaya çıkmış olsa da, çok yönlülüğü sayesinde çeşitli sektörlerde kullanılmaya başlanmıştır.

• Tıbbi Teşhis: U-Net , sağlık hizmetlerinde CT taramaları ve MRI görüntülerindeki anormallikleri tespit etmek için yapay zeka alanında yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, beyin tümörlerinin hassas bir şekilde segmentasyonunu veya cerrahi planlama için organların ana hatlarının çizilmesini sağlamaktadır. Piksel mükemmelliğinde sınırlar teşhis ve tedaviyi önemli ölçüde etkileyebileceğinden, modelin yüksek doğruluğu burada kritik öneme sahiptir.
• Uydu Görüntü Analizi: Coğrafi analizde U-Net, ormanların yok edilmesi veya kentsel planlama gibi görevler için uydu görüntüsü analizine yardımcı olur. Arazi örtüsü sınıflandırması gerçekleştirerek model, su kütleleri, ormanlar ve kentsel alanları ayırt edebilir ve bilim insanlarının zaman içinde iklim değişikliğini ve çevresel değişimleri izlemesine yardımcı olur.

U-Net ve Diğer Segmentasyon Modelleri

U-Net'i diğer bilgisayar görme terimlerinden ayırmak önemlidir. U-Net, aynı sınıftaki birden fazla nesneyi (örneğin, iki farklı araba) tek bir varlık ("araba" sınıf maskesi) olarak ele alan anlamsal segmentasyon gerçekleştirir. Buna karşılık, örnek segmentasyonu her bir nesne örneğini tanımlar ve ayırır.

YOLO26 segmentasyon modelleri gibi modern mimariler, birçok endüstriyel uygulama için geleneksel U-Net'e göre daha hızlı, gerçek zamanlı bir alternatif sunar. U-Net, küçük veri kümelerinde gösterdiği hassasiyetle tıbbi araştırmalarda üstünlük sağlarken, YOLO segmentasyon genellikle çıkarım hızının çok önemli olduğu uç cihazlarda kullanım için tercih edilir.

Segmentasyonun Uygulanması

Segmentasyon görevlerini verimli bir şekilde gerçekleştirmek isteyen kullanıcılar için modern çerçeveler, modern araçlar sunmaktadır. Ultralytics kullanarak, kapsamlı kodlama yapmadan segmentasyon veri kümelerini açıklamak ve modeller eğitmek mümkündür.

İşte, önceden eğitilmiş bir segmentasyon modelini kullanarak çıkarım yapmanın kısa bir örneği: ultralytics Paket:

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO26 segmentation model (a fast alternative for segmentation tasks)
model = YOLO("yolo26n-seg.pt")

# Run inference on an image to generate segmentation masks
results = model.predict("path/to/image.jpg", save=True)

# Process the results (e.g., access masks)
for result in results:
    masks = result.masks  # Access the segmentation masks object

Temel Kavramlar ve Optimizasyon

U-Net veya benzer segmentasyon mimarisinden en iyi performansı elde etmek için, uygulayıcılar genellikle veri artırma yöntemini kullanır. Döndürme, ölçeklendirme ve elastik deformasyonlar gibi teknikler, modelin değişmezliği öğrenmesine yardımcı olur ve aşırı uyumlanmayı önler. Bu, özellikle eğitim verilerinin sınırlı olduğu durumlarda önemlidir.

Ayrıca, doğru kayıp fonksiyonunu tanımlamak da hayati önem taşır. Yaygın olarak tercih edilen seçenekler arasında, sınıf dengesizliğini standart çapraz entropiden daha iyi ele alan ve modelinclassify odaklanmasını sağlayan Dice katsayısı veya odak kaybı bulunur. Tarihçesi ve teknik detaylar hakkında daha fazla bilgi edinmek için U-Net mimarisi hakkındaki ayrıntılı kılavuzumuzu okuyabilirsiniz.