─░├žeri─če ge├ž

Bilgisayarla G├Ârme Projenizi Tan─▒mlamak i├žin Pratik Bir K─▒lavuz

Giri┼č

Herhangi bir bilgisayarla g├Ârme projesinde ilk ad─▒m, ne elde etmek istedi─činizi tan─▒mlamakt─▒r. Veri toplamadan modelinizi da─č─▒tmaya kadar her ┼čeyi i├žeren net bir yol haritas─▒na sahip olmak ├žok ├Ânemlidir.

If you need a quick refresher on the basics of a computer vision project, take a moment to read our guide on the key steps in a computer vision project. It'll give you a solid overview of the whole process. Once you're caught up, come back here to dive into how exactly you can define and refine the goals for your project.

Now, let's get to the heart of defining a clear problem statement for your project and exploring the key decisions you'll need to make along the way.

Net Bir Sorun ─░fadesi Tan─▒mlama

Setting clear goals and objectives for your project is the first big step toward finding the most effective solutions. Let's understand how you can clearly define your project's problem statement:

  • Temel Sorunu Tan─▒mlay─▒n: Bilgisayarla g├Ârme projenizin ├ž├Âzmeyi ama├žlad─▒─č─▒ ├Âzel sorunu belirleyin.
  • Kapsam─▒ Belirleyin: Probleminizin s─▒n─▒rlar─▒n─▒ tan─▒mlay─▒n.
  • Son Kullan─▒c─▒lar─▒ ve Payda┼člar─▒ G├Âz ├ľn├╝nde Bulundurun: ├ç├Âz├╝mden kimlerin etkilenece─čini belirleyin.
  • Proje Gereksinimlerini ve K─▒s─▒tlar─▒n─▒ Analiz Edin: Mevcut kaynaklar─▒ (zaman, b├╝t├že, personel) de─čerlendirin ve teknik veya d├╝zenleyici k─▒s─▒tlamalar─▒ belirleyin.

─░┼č Problemi Bildirimi ├ľrne─či

Let's walk through an example.

Bir otoyoldaki ara├žlar─▒n h─▒z─▒n─▒ tahmin etmek istedi─činiz bir bilgisayarla g├Ârme projesi d├╝┼č├╝n├╝n. Temel sorun, mevcut h─▒z izleme y├Ântemlerinin eski radar sistemleri ve manuel s├╝re├žler nedeniyle verimsiz ve hataya a├ž─▒k olmas─▒d─▒r. Proje, eski h─▒z tahmin sistemlerinin yerini alabilecek ger├žek zamanl─▒ bir bilgisayarla g├Ârme sistemi geli┼čtirmeyi ama├žlamaktad─▒r.

Kullanarak H─▒z Tahmini YOLOv8

Birincil kullan─▒c─▒lar aras─▒nda trafik y├Ânetimi yetkilileri ve kolluk kuvvetleri yer al─▒rken, ikincil payda┼člar otoyol planlamac─▒lar─▒ ve daha g├╝venli yollardan yararlanan halkt─▒r. Temel gereklilikler aras─▒nda b├╝t├že, zaman ve personelin de─čerlendirilmesinin yan─▒ s─▒ra y├╝ksek ├ž├Âz├╝n├╝rl├╝kl├╝ kameralar ve ger├žek zamanl─▒ veri i┼čleme gibi teknik ihtiya├žlar─▒n ele al─▒nmas─▒ yer al─▒r. Ayr─▒ca, gizlilik ve veri g├╝venli─čine ili┼čkin mevzuat k─▒s─▒tlamalar─▒ da dikkate al─▒nmal─▒d─▒r.

├ľl├ž├╝lebilir Hedefler Belirleme

├ľl├ž├╝lebilir hedefler belirlemek, bir bilgisayarla g├Ârme projesinin ba┼čar─▒s─▒n─▒n anahtar─▒d─▒r. Bu hedefler a├ž─▒k, ula┼č─▒labilir ve zamana ba─čl─▒ olmal─▒d─▒r.

├ľrne─čin, bir otoyoldaki ara├ž h─▒zlar─▒n─▒ tahmin etmek i├žin bir sistem geli┼čtiriyorsan─▒z. A┼ča─č─▒daki ├Âl├ž├╝lebilir hedefleri g├Âz ├Ân├╝nde bulundurabilirsiniz:

  • 10.000 ara├ž g├Âr├╝nt├╝s├╝nden olu┼čan bir veri seti kullanarak alt─▒ ay i├žinde h─▒z tespitinde en az %95 do─čruluk oran─▒na ula┼čmak.
  • Sistem, ger├žek zamanl─▒ video ak─▒┼člar─▒n─▒ saniyede 30 kare h─▒z─▒nda ve minimum gecikmeyle i┼čleyebilmelidir.

Belirli ve ├Âl├ž├╝lebilir hedefler belirleyerek ilerlemeyi etkili bir ┼čekilde izleyebilir, iyile┼čtirme alanlar─▒n─▒ belirleyebilir ve projenin rotas─▒nda kalmas─▒n─▒ sa─člayabilirsiniz.

Problem ─░fadesi ve Bilgisayarla G├Ârme G├Ârevleri Aras─▒ndaki Ba─člant─▒

Problem ifadeniz, hangi bilgisayarla g├Ârme g├Ârevinin sorununuzu ├ž├Âzebilece─čini kavramsalla┼čt─▒rman─▒za yard─▒mc─▒ olur.

├ľrne─čin, sorununuz bir otoyoldaki ara├ž h─▒zlar─▒n─▒ izlemekse, ilgili bilgisayarla g├Ârme g├Ârevi nesne izlemedir. Nesne takibi uygundur ├ž├╝nk├╝ sistemin video ak─▒┼č─▒ndaki her bir arac─▒ s├╝rekli olarak takip etmesini sa─člar, bu da h─▒zlar─▒n─▒ do─čru bir ┼čekilde hesaplamak i├žin ├žok ├Ânemlidir.

Nesne Takibi ├ľrne─či

Other tasks, like object detection, are not suitable as they don't provide continuous location or movement information. Once you've identified the appropriate computer vision task, it guides several critical aspects of your project, like model selection, dataset preparation, and model training approaches.

Hangisi ├ľnce Gelir? Model Se├žimi, Veri K├╝mesi Haz─▒rlama veya Model E─čitim Yakla┼č─▒m─▒?

Model se├žimi, veri k├╝mesi haz─▒rlama ve e─čitim yakla┼č─▒m─▒n─▒n s─▒ras─▒ projenizin ├Âzelliklerine ba─čl─▒d─▒r. ─░┼čte karar vermenize yard─▒mc─▒ olacak birka├ž ipucu:

  • Problemin Net Olarak Anla┼č─▒lmas─▒: Probleminiz ve hedefleriniz iyi tan─▒mlanm─▒┼čsa, model se├žimiyle ba┼člay─▒n. Ard─▒ndan, veri setinizi haz─▒rlay─▒n ve modelin gereksinimlerine g├Âre e─čitim yakla┼č─▒m─▒na karar verin.

    • ├ľrnek: Ara├ž h─▒zlar─▒n─▒ tahmin eden bir trafik izleme sistemi i├žin bir model se├žerek ba┼člay─▒n. Bir nesne izleme modeli se├žin, otoyol videolar─▒n─▒ toplay─▒n ve bunlara a├ž─▒klama ekleyin ve ard─▒ndan modeli ger├žek zamanl─▒ video i┼čleme teknikleriyle e─čitin.
  • Benzersiz veya S─▒n─▒rl─▒ Veriler: Projeniz benzersiz veya s─▒n─▒rl─▒ verilerle k─▒s─▒tlanm─▒┼čsa, veri k├╝mesi haz─▒rlama ile ba┼člay─▒n. ├ľrne─čin, t─▒bbi g├Âr├╝nt├╝lerden olu┼čan nadir bir veri k├╝meniz varsa, ├Ânce verilere a├ž─▒klama ekleyin ve haz─▒rlay─▒n. Ard─▒ndan, bu t├╝r veriler ├╝zerinde iyi performans g├Âsteren bir model se├žin ve ard─▒ndan uygun bir e─čitim yakla┼č─▒m─▒ se├žin.

    • ├ľrnek: Bir y├╝z tan─▒ma sistemi i├žin ├Ânce k├╝├ž├╝k bir veri k├╝mesi ile verileri haz─▒rlay─▒n. Ek a├ž─▒klama ekleyin, ard─▒ndan transfer ├Â─črenimi i├žin ├Ânceden e─čitilmi┼č bir model gibi s─▒n─▒rl─▒ verilerle iyi ├žal─▒┼čan bir model se├žin. Son olarak, veri k├╝mesini geni┼čletmek i├žin veri art─▒r─▒m─▒ da dahil olmak ├╝zere bir e─čitim yakla┼č─▒m─▒na karar verin.
  • Deneme ─░htiyac─▒: Denemenin ├žok ├Ânemli oldu─ču projelerde, e─čitim yakla┼č─▒m─▒ ile ba┼člay─▒n. Bu, ba┼člang─▒├žta farkl─▒ e─čitim tekniklerini test edebilece─činiz ara┼čt─▒rma projelerinde yayg─▒nd─▒r. Gelecek vaat eden bir y├Ântem belirledikten sonra model se├žiminizi iyile┼čtirin ve bulgular─▒n─▒za g├Âre veri k├╝mesini haz─▒rlay─▒n.

    • ├ľrnek: ├ťretim hatalar─▒n─▒ tespit etmek i├žin yeni y├Ântemler ara┼čt─▒ran bir projede, k├╝├ž├╝k bir veri alt k├╝mesi ├╝zerinde denemeler yaparak i┼če ba┼člay─▒n. Umut verici bir teknik buldu─čunuzda, bu bulgulara g├Âre uyarlanm─▒┼č bir model se├žin ve kapsaml─▒ bir veri k├╝mesi haz─▒rlay─▒n.

Toplumdaki Ortak Tart─▒┼čma Noktalar─▒

Daha sonra, bilgisayarla g├Ârme g├Ârevleri ve proje planlamas─▒yla ilgili olarak topluluktaki birka├ž ortak tart─▒┼čma noktas─▒na bakal─▒m.

Farkl─▒ Bilgisayarla G├Ârme G├Ârevleri Nelerdir?

En pop├╝ler bilgisayarla g├Ârme g├Ârevleri aras─▒nda g├Âr├╝nt├╝ s─▒n─▒fland─▒rma, nesne alg─▒lama ve g├Âr├╝nt├╝ segmentasyonu yer al─▒r.

Bilgisayarla G├Ârme G├Ârevlerine Genel Bak─▒┼č

├çe┼čitli g├Ârevlerin ayr─▒nt─▒l─▒ bir a├ž─▒klamas─▒ i├žin l├╝tfen YOLOv8 G├Ârevler hakk─▒ndaki Ultralytics Dok├╝manlar sayfas─▒na g├Âz at─▒n.

├ľnceden E─čitilmi┼č Bir Model ├ľzel E─čitimden ├ľnce Bildi─či S─▒n─▒flar─▒ Hat─▒rlayabilir mi?

Hay─▒r, ├Ânceden e─čitilmi┼č modeller geleneksel anlamda s─▒n─▒flar─▒ "hat─▒rlamaz". B├╝y├╝k veri k├╝melerinden kal─▒plar ├Â─črenirler ve ├Âzel e─čitim (ince ayar) s─▒ras─▒nda bu kal─▒plar sizin ├Âzel g├Âreviniz i├žin ayarlan─▒r. Modelin kapasitesi s─▒n─▒rl─▒d─▒r ve yeni bilgilere odaklanmak ├Ânceki baz─▒ ├Â─črenmelerin ├╝zerine yazabilir.

Transfer ├ľ─črenimine Genel Bak─▒┼č

If you want to use the classes the model was pre-trained on, a practical approach is to use two models: one retains the original performance, and the other is fine-tuned for your specific task. This way, you can combine the outputs of both models. There are other options like freezing layers, using the pre-trained model as a feature extractor, and task-specific branching, but these are more complex solutions and require more expertise.

Da─č─▒t─▒m Se├ženekleri Bilgisayarla G├Ârme Projemi Nas─▒l Etkiler?

Model da─č─▒t─▒m se├ženekleri, bilgisayarla g├Ârme projenizin performans─▒n─▒ ├Ânemli ├Âl├ž├╝de etkiler. ├ľrne─čin, da─č─▒t─▒m ortam─▒ modelinizin hesaplama y├╝k├╝n├╝ kald─▒rabilmelidir. ─░┼čte baz─▒ pratik ├Ârnekler:

  • U├ž Cihazlar: Ak─▒ll─▒ telefonlar veya IoT cihazlar─▒ gibi u├ž cihazlarda da─č─▒t─▒m yapmak, s─▒n─▒rl─▒ hesaplama kaynaklar─▒ nedeniyle hafif modeller gerektirir. ├ľrnek teknolojiler aras─▒nda bu t├╝r ortamlar i├žin optimize edilmi┼č olan TensorFlow Lite ve ONNX Runtime bulunmaktad─▒r.
  • Cloud Servers: Cloud deployments can handle more complex models with larger computational demands. Cloud platforms like AWS, Google Cloud, and Azure offer robust hardware options that can scale based on the project's needs.
  • ┼×irket ─░├ži Sunucular: Y├╝ksek veri gizlili─či ve g├╝venli─či gerektiren senaryolar i├žin ┼čirket i├ži da─č─▒t─▒m gerekli olabilir. Bu, ├Ânemli bir ├Ân donan─▒m yat─▒r─▒m─▒ gerektirir ancak veriler ve altyap─▒ ├╝zerinde tam kontrol sa─člar.
  • Hibrit ├ç├Âz├╝mler: Baz─▒ projeler, baz─▒ i┼člemlerin u├žta yap─▒ld─▒─č─▒ ve daha karma┼č─▒k analizlerin buluta y├╝klendi─či hibrit bir yakla┼č─▒mdan faydalanabilir. Bu, performans ihtiya├žlar─▒n─▒ maliyet ve gecikme s├╝releri ile dengeleyebilir.

Her da─č─▒t─▒m se├žene─či farkl─▒ avantajlar ve zorluklar sunar ve se├žim performans, maliyet ve g├╝venlik gibi belirli proje gereksinimlerine ba─čl─▒d─▒r.

SSS

Bilgisayarla g├Ârme projenizi tan─▒mlarken kar┼č─▒la┼čabilece─činiz baz─▒ sorular─▒ a┼ča─č─▒da bulabilirsiniz:

  • Q1: Bilgisayarla g├Ârme projem i├žin etkili ve ├Âl├ž├╝lebilir hedefleri nas─▒l belirleyebilirim?
    • A1: Etkili ve ├Âl├ž├╝lebilir hedefler belirlemek i├žin SMART kriterlerini takip edin: Spesifik, ├ľl├ž├╝lebilir, Ula┼č─▒labilir, ─░lgili ve Zamana Ba─čl─▒. Ba┼čar─▒n─▒n neye benzedi─čini, nas─▒l ├Âl├ž├╝lece─čini tan─▒mlay─▒n, hedeflerin mevcut kaynaklarla ula┼č─▒labilir oldu─čundan emin olun, bunlar─▒ daha geni┼č proje ama├žlar─▒yla uyumlu hale getirin ve bir son tarih belirleyin.

SMART kriterlerine genel bak─▒┼č

  • S2: Problem tan─▒m─▒ yap─▒ld─▒ktan sonra bir bilgisayarla g├Ârme projesinin kapsam─▒ de─či┼čebilir mi?

    • A2: Evet, bir bilgisayarla g├Âr├╝nt├╝ projesinin kapsam─▒ yeni bilgiler elde edildik├že veya proje gereksinimleri geli┼čtik├že de─či┼čebilir. Yeni bilgileri veya proje y├Ân├╝ndeki de─či┼čiklikleri yans─▒tmak i├žin sorun bildirimini ve hedefleri d├╝zenli olarak g├Âzden ge├žirmek ve ayarlamak ├Ânemlidir.
  • S3: Bir bilgisayarla g├Ârme projesi i├žin problemi tan─▒mlarken kar┼č─▒la┼č─▒lan baz─▒ genel zorluklar nelerdir?

    • A3: Yayg─▒n zorluklar aras─▒nda belirsiz veya a┼č─▒r─▒ geni┼č sorun ifadeleri, ger├žek├ži olmayan hedefler, payda┼č uyumu eksikli─či, teknik k─▒s─▒tlamalar─▒n yeterince anla┼č─▒lmamas─▒ ve veri gereksinimlerinin hafife al─▒nmas─▒ yer al─▒r. Bu zorluklar─▒n ├╝stesinden gelmek i├žin kapsaml─▒ bir ba┼člang─▒├ž ara┼čt─▒rmas─▒, payda┼člarla a├ž─▒k bir ileti┼čim ve sorun bildiriminin ve hedeflerin yinelemeli olarak iyile┼čtirilmesi gerekir.

Toplumla Ba─člant─▒ Kurmak

Di─čer bilgisayarla g├Ârme merakl─▒lar─▒yla ba─člant─▒ kurmak, destek, ├ž├Âz├╝mler ve yeni fikirler sa─člayarak projeleriniz i├žin inan─▒lmaz derecede yararl─▒ olabilir. ─░┼čte ├Â─črenmenin, sorun gidermenin ve a─č kurman─▒n baz─▒ harika yollar─▒:

Topluluk Destek Kanallar─▒

  • GitHub Sorunlar─▒: YOLOv8 GitHub deposuna gidin. Soru sormak, hata bildirmek ve ├Âzellik ├Ânermek i├žin Sorunlar sekmesini kullanabilirsiniz. Topluluk ve bak─▒mc─▒lar kar┼č─▒la┼čt─▒─č─▒n─▒z belirli sorunlarda size yard─▒mc─▒ olabilir.
  • Ultralytics Discord Server: Become part of the Ultralytics Discord server. Connect with fellow users and developers, seek support, exchange knowledge, and discuss ideas.

Kapsaml─▒ K─▒lavuzlar ve Dok├╝mantasyon

  • Ultralytics YOLOv8 Dok├╝mantasyon: ├çe┼čitli bilgisayarla g├Ârme g├Ârevleri ve projeleri hakk─▒nda derinlemesine k─▒lavuzlar ve de─čerli ipu├žlar─▒ i├žin resmi YOLOv8 belg elerini ke┼čfedin.

Sonu├ž

Defining a clear problem and setting measurable goals is key to a successful computer vision project. We've highlighted the importance of being clear and focused from the start. Having specific goals helps avoid oversight. Also, staying connected with others in the community through platforms like GitHub or Discord is important for learning and staying current. In short, good planning and engaging with the community is a huge part of successful computer vision projects.



Created 2024-05-29, Updated 2024-06-10
Authors: glenn-jocher (4), abirami-vina (1)

Yorumlar