─░├žeri─če ge├ž

Model Testine ─░li┼čkin Bir K─▒lavuz

Giri┼č

Modelinizi e─čittikten ve de─čerlendirdikten sonra s─▒ra onu test etmeye gelir. Model testi, ger├žek d├╝nya senaryolar─▒nda ne kadar iyi performans g├Âsterdi─činin de─čerlendirilmesini i├žerir. Testler do─čruluk, g├╝venilirlik, adalet ve modelin kararlar─▒n─▒ anlaman─▒n ne kadar kolay oldu─ču gibi fakt├Ârleri g├Âz ├Ân├╝nde bulundurur. Ama├ž, modelin ama├žland─▒─č─▒ gibi ├žal─▒┼čt─▒─č─▒ndan, beklenen sonu├žlar─▒ verdi─činden ve uygulaman─▒z─▒n veya projenizin genel hedefine uygun oldu─čundan emin olmakt─▒r.

Model testi, model de─čerlendirmesine olduk├ža benzer, ancak bir bilgisayarla g├Ârme projesinde iki farkl─▒ ad─▒md─▒r. Model de─čerlendirmesi, modelin do─črulu─čunu de─čerlendirmek i├žin metrikler ve grafikler i├žerir. ├ľte yandan model testi, modelin ├Â─črenilen davran─▒┼č─▒n─▒n beklentilerle ayn─▒ olup olmad─▒─č─▒n─▒ kontrol eder. Bu k─▒lavuzda, bilgisayarla g├Ârme modellerinizi test etmeye y├Ânelik stratejileri inceleyece─čiz.

Model Testi Vs. Model De─čerlendirme

├ľncelikle, bir ├Ârnekle model de─čerlendirme ve test etme aras─▒ndaki fark─▒ anlayal─▒m.

Kedileri ve k├Âpekleri tan─▒mak i├žin bir bilgisayarla g├Ârme modeli e─čitti─činizi ve bu modeli hayvanlar─▒ izlemek i├žin bir evcil hayvan ma─čazas─▒na yerle┼čtirmek istedi─činizi varsayal─▒m. Model de─čerlendirme a┼čamas─▒nda, do─čruluk, kesinlik, geri ├ža─č─▒rma ve F1 puan─▒ gibi ├Âl├ž├╝tleri hesaplamak i├žin etiketli bir veri k├╝mesi kullan─▒rs─▒n─▒z. ├ľrne─čin, model belirli bir veri k├╝mesindeki kedi ve k├Âpekleri ay─▒rt etmede %98'lik bir do─črulu─ča sahip olabilir.

De─čerlendirmeden sonra, daha ├že┼čitli ve ger├žek├ži ko┼čullarda kedi ve k├Âpekleri ne kadar iyi tan─▒mlad─▒─č─▒n─▒ g├Ârmek i├žin modeli bir evcil hayvan d├╝kkan─▒ndaki g├Âr├╝nt├╝leri kullanarak test edersiniz. Hareket halindeyken, farkl─▒ ayd─▒nlatma ko┼čullar─▒nda veya oyuncak ya da mobilya gibi nesneler taraf─▒ndan k─▒smen gizlendiklerinde kedi ve k├Âpekleri do─čru ┼čekilde etiketleyip etiketleyemedi─čini kontrol edersiniz. Model testi, modelin kontroll├╝ de─čerlendirme ortam─▒ d─▒┼č─▒nda beklendi─či gibi davran─▒p davranmad─▒─č─▒n─▒ kontrol eder.

Model Testi i├žin Haz─▒rl─▒k

Bilgisayarla g├Ârme modelleri ├Âr├╝nt├╝leri tespit ederek, tahminlerde bulunarak ve performanslar─▒n─▒ de─čerlendirerek veri k├╝melerinden ├Â─črenir. Bu veri k├╝meleri genellikle ger├žek d├╝nya ko┼čullar─▒n─▒ sim├╝le etmek i├žin e─čitim ve test k├╝melerine ayr─▒l─▒r. E─čitim verileri modeli ├Â─čretirken test verileri modelin do─črulu─čunu teyit eder.

─░┼čte modelinizi test etmeden ├Ânce akl─▒n─▒zda bulundurman─▒z gereken iki nokta:

  • Ger├žek├ži Temsil: Daha ├Ânce g├Âr├╝lmemi┼č test verileri, modelin da─č─▒t─▒ld─▒─č─▒nda i┼člemesi gereken verilere benzer olmal─▒d─▒r. Bu, modelin yeteneklerinin ger├žek├ži bir ┼čekilde anla┼č─▒lmas─▒na yard─▒mc─▒ olur.
  • Yeterli B├╝y├╝kl├╝k: Test veri k├╝mesinin boyutunun, modelin ne kadar iyi performans g├Âsterdi─čine dair g├╝venilir bilgiler sa─člayacak kadar b├╝y├╝k olmas─▒ gerekir.

Bilgisayarla G├Ârme Modelinizi Test Etme

Bilgisayarla g├Ârme modelinizi test etmek ve performans─▒n─▒ anlamak i├žin atman─▒z gereken temel ad─▒mlar─▒ burada bulabilirsiniz.

  • Tahminleri ├çal─▒┼čt─▒r─▒n: Test veri k├╝mesi ├╝zerinde tahminler yapmak i├žin modeli kullan─▒n.
  • Tahminleri Kar┼č─▒la┼čt─▒r─▒n: Modelin tahminlerinin ger├žek etiketlerle (temel ger├žek) ne kadar iyi e┼čle┼čti─čini kontrol edin.
  • Performans Metriklerini Hesaplay─▒n: Modelin g├╝├žl├╝ ve zay─▒f y├Ânlerini anlamak i├žin do─čruluk, kesinlik, geri ├ža─č─▒rma ve F1 puan─▒ gibi metrikleri hesaplay─▒n. Testler, bu metriklerin ger├žek d├╝nya performans─▒n─▒ nas─▒l yans─▒tt─▒─č─▒na odaklan─▒r.
  • Sonu├žlar─▒ G├Ârselle┼čtirin: Kar─▒┼č─▒kl─▒k matrisleri ve ROC e─črileri gibi g├Ârsel yard─▒mc─▒lar olu┼čturun. Bunlar, modelin pratik uygulamalarda iyi performans g├Âstermeyebilece─či belirli alanlar─▒ tespit etmenize yard─▒mc─▒ olur.

Ard─▒ndan, test sonu├žlar─▒ analiz edilebilir:

  • Yanl─▒┼č S─▒n─▒fland─▒r─▒lm─▒┼č G├Âr├╝nt├╝ler: Modelin nerede yanl─▒┼č yapt─▒─č─▒n─▒ anlamak i├žin yanl─▒┼č s─▒n─▒fland─▒rd─▒─č─▒ g├Âr├╝nt├╝leri belirleyin ve inceleyin.
  • Hata Analizi: Hata t├╝rlerini (├Ârn. yanl─▒┼č pozitifler ve yanl─▒┼č negatifler) ve bunlar─▒n olas─▒ nedenlerini anlamak i├žin kapsaml─▒ bir hata analizi ger├žekle┼čtirin.
  • ├ľnyarg─▒ ve Adillik: Modelin tahminlerinde herhangi bir ├Ânyarg─▒ olup olmad─▒─č─▒n─▒ kontrol edin. Modelin, ├Âzellikle ─▒rk, cinsiyet veya ya┼č gibi hassas nitelikler i├žeriyorsa, verilerin farkl─▒ alt k├╝melerinde e┼čit derecede iyi performans g├Âsterdi─činden emin olun.

YOLOv8 Modelinizi Test Etme

YOLOv8 modelinizi test etmek i├žin do─črulama modunu kullanabilirsiniz. Bu, modelin g├╝├žl├╝ y├Ânlerini ve geli┼čtirilmesi gereken alanlar─▒ anlamak i├žin basit bir yoldur. Ayr─▒ca, test veri setinizi YOLOv8 i├žin do─čru ┼čekilde bi├žimlendirmeniz gerekir. Do─črulama modunun nas─▒l kullan─▒laca─č─▒ hakk─▒nda daha fazla ayr─▒nt─▒ i├žin Model Do─črulama dok├╝manlar─▒ sayfas─▒na g├Âz at─▒n.

├çoklu Test G├Âr├╝nt├╝lerinde Tahminde Bulunmak i├žin YOLOv8 adresini kullanma

E─čitilmi┼č YOLOv8 modelinizi bir klas├Ârde depolanan birden fazla g├Âr├╝nt├╝ ├╝zerinde test etmek istiyorsan─▒z, bunu tek seferde kolayca yapabilirsiniz. Genellikle model performans─▒n─▒ bir do─črulama k├╝mesi ├╝zerinde de─čerlendirmek ve ayr─▒nt─▒l─▒ ├Âl├ž├╝mler sa─člamak i├žin kullan─▒lan do─črulama modunu kullanmak yerine, yaln─▒zca test k├╝menizdeki t├╝m g├Âr├╝nt├╝ler ├╝zerindeki tahminleri g├Ârmek isteyebilirsiniz. Bunun i├žin tahmin modunu kullanabilirsiniz.

Do─črulama ve Tahmin Modlar─▒ Aras─▒ndaki Fark

  • Do─črulama Modu: Tahminleri bilinen etiketlerle (ground truth) kar┼č─▒la┼čt─▒rarak modelin performans─▒n─▒ de─čerlendirmek i├žin kullan─▒l─▒r. Do─čruluk, kesinlik, geri ├ža─č─▒rma ve F1 puan─▒ gibi ayr─▒nt─▒l─▒ ├Âl├ž├╝mler sa─člar.
  • TahminModu: Tahminler olu┼čturmak i├žin modeli yeni, g├Âr├╝lmemi┼č veriler ├╝zerinde ├žal─▒┼čt─▒rmak i├žin kullan─▒l─▒r. Ayr─▒nt─▒l─▒ performans ├Âl├ž├╝mleri sa─člamaz ancak modelin ger├žek d├╝nya g├Âr├╝nt├╝leri ├╝zerinde nas─▒l performans g├Âsterdi─čini g├Ârmenizi sa─člar.

├ľzel E─čitim Olmadan YOLOv8 Tahminlerini ├çal─▒┼čt─▒rma

├ľzel e─čitim olmadan uygulaman─▒z i├žin kullan─▒l─▒p kullan─▒lamayaca─č─▒n─▒ anlamak i├žin temel YOLOv8 modelini test etmekle ilgileniyorsan─▒z, tahmin modunu kullanabilirsiniz. Model COCO gibi veri k├╝meleri ├╝zerinde ├Ânceden e─čitilmi┼č olsa da, kendi veri k├╝meniz ├╝zerinde tahminler ├žal─▒┼čt─▒rmak size ├Âzel ba─člam─▒n─▒zda ne kadar iyi performans g├Âsterebilece─či konusunda h─▒zl─▒ bir fikir verebilir.

Makine ├ľ─čreniminde A┼č─▒r─▒ Uyum ve Yetersiz Uyum

Bir makine ├Â─črenimi modelini test ederken, ├Âzellikle de bilgisayarla g├Ârme alan─▒nda, a┼č─▒r─▒ uyum ve yetersiz uyuma dikkat etmek ├Ânemlidir. Bu sorunlar, modelinizin yeni verilerle ne kadar iyi ├žal─▒┼čt─▒─č─▒n─▒ ├Ânemli ├Âl├ž├╝de etkileyebilir.

A┼č─▒r─▒ Uyum

A┼č─▒r─▒ uyum, modeliniz yeni verilere genelle┼čtirilemeyen g├╝r├╝lt├╝ ve ayr─▒nt─▒lar da dahil olmak ├╝zere e─čitim verilerini ├žok iyi ├Â─črendi─činde ger├žekle┼čir. Bilgisayarla g├Ârmede bu, modelinizin e─čitim g├Âr├╝nt├╝lerinde harika i┼č ├ž─▒karabilece─či ancak yeni g├Âr├╝nt├╝lerde zorlanabilece─či anlam─▒na gelir.

A┼č─▒r─▒ Uyum Belirtileri

  • Y├╝ksek E─čitim Do─črulu─ču, D├╝┼č├╝k Do─črulama Do─črulu─ču: Modeliniz e─čitim verilerinde ├žok iyi performans g├Âsterirken do─črulama veya test verilerinde k├Ât├╝ performans g├Âsteriyorsa, muhtemelen a┼č─▒r─▒ uyum g├Âsteriyordur.
  • G├Ârsel ─░nceleme: Bazen, modeliniz g├Âr├╝nt├╝lerdeki k├╝├ž├╝k de─či┼čikliklere veya alakas─▒z ayr─▒nt─▒lara kar┼č─▒ ├žok hassassa a┼č─▒r─▒ uyumu g├Ârebilirsiniz.

Yetersiz Uyum

Yetersiz uyum, modeliniz verilerdeki altta yatan ├Âr├╝nt├╝leri yakalayamad─▒─č─▒nda ortaya ├ž─▒kar. Bilgisayarla g├Ârmede, yetersiz uyum sa─člayan bir model e─čitim g├Âr├╝nt├╝lerindeki nesneleri bile do─čru tan─▒mayabilir.

Yetersiz Uyum Belirtileri

  • D├╝┼č├╝k E─čitim Do─črulu─ču: Modeliniz e─čitim setinde y├╝ksek do─čruluk elde edemiyorsa, yetersiz uyum sa─čl─▒yor olabilir.
  • G├Ârsel Yanl─▒┼č S─▒n─▒fland─▒rma: Belirgin ├Âzellikleri veya nesneleri tan─▒mada tutarl─▒ ba┼čar─▒s─▒zl─▒k, yetersiz uyuma i┼čaret eder.

A┼č─▒r─▒ Uyum ve Yetersiz Uyumun Dengelenmesi

├ľnemli olan, a┼č─▒r─▒ uyum ile yetersiz uyum aras─▒nda bir denge bulmakt─▒r. ─░deal olarak, bir model hem e─čitim hem de do─črulama veri k├╝melerinde iyi performans g├Âstermelidir. Do─čru stratejileri uygulaman─▒n yan─▒ s─▒ra metrikler ve g├Ârsel incelemeler yoluyla modelinizin performans─▒n─▒ d├╝zenli olarak izlemek, en iyi sonu├žlar─▒ elde etmenize yard─▒mc─▒ olabilir.

A┼č─▒r─▒ Uyum ve Yetersiz Uyuma Genel Bak─▒┼č

Bilgisayarl─▒ G├Âr├╝de Veri Ka├ža─č─▒ ve Nas─▒l ├ľnlenir?

Modelinizi test ederken, ak─▒lda tutulmas─▒ gereken ├Ânemli bir husus veri s─▒z─▒nt─▒s─▒d─▒r. Veri s─▒z─▒nt─▒s─▒, e─čitim veri k├╝mesinin d─▒┼č─▒ndaki bilgiler yanl─▒┼čl─▒kla modeli e─čitmek i├žin kullan─▒ld─▒─č─▒nda meydana gelir. Model e─čitim s─▒ras─▒nda ├žok do─čru g├Âr├╝nebilir, ancak veri s─▒z─▒nt─▒s─▒ meydana geldi─činde yeni, g├Âr├╝lmemi┼č veriler ├╝zerinde iyi performans g├Âstermeyecektir.

Veri S─▒z─▒nt─▒s─▒ Neden Olur?

Veri s─▒z─▒nt─▒s─▒n─▒ tespit etmek zor olabilir ve genellikle e─čitim verilerindeki gizli ├Ânyarg─▒lardan kaynaklan─▒r. ─░┼čte bilgisayarla g├Ârmede meydana gelebilecek baz─▒ yayg─▒n yollar:

  • Kamera ├ľnyarg─▒s─▒: Farkl─▒ a├ž─▒lar, ayd─▒nlatma, g├Âlgeler ve kamera hareketleri istenmeyen desenlere yol a├žabilir.
  • Kaplama Yanl─▒l─▒─č─▒: G├Âr├╝nt├╝lerdeki logolar, zaman damgalar─▒ veya di─čer kaplamalar modeli yanl─▒┼č y├Ânlendirebilir.
  • Yaz─▒ Tipi ve Nesne ├ľnyarg─▒s─▒: Belirli s─▒n─▒flarda s─▒kl─▒kla g├Âr├╝nen belirli yaz─▒ tipleri veya nesneler modelin ├Â─črenmesini ├žarp─▒tabilir.
  • Uzamsal Yanl─▒l─▒k: ├ľn plan-arka plan, s─▒n─▒rlay─▒c─▒ kutu da─č─▒l─▒mlar─▒ ve nesne konumlar─▒ndaki dengesizlikler e─čitimi etkileyebilir.
  • Etiket ve Etki Alan─▒ Yanl─▒l─▒─č─▒: Yanl─▒┼č etiketler veya veri t├╝rlerindeki kaymalar s─▒z─▒nt─▒ya yol a├žabilir.

Veri S─▒z─▒nt─▒s─▒n─▒ Tespit Etme

Veri s─▒z─▒nt─▒s─▒n─▒ bulmak i├žin ┼čunlar─▒ yapabilirsiniz:

  • Performans─▒ Kontrol Edin: Modelin sonu├žlar─▒ ┼ča┼č─▒rt─▒c─▒ derecede iyiyse, s─▒z─▒nt─▒ yap─▒yor olabilir.
  • ├ľzellik ├ľnemine Bak─▒n: Bir ├Âzellik di─čerlerinden ├žok daha ├Ânemliyse, bu s─▒z─▒nt─▒ya i┼čaret ediyor olabilir.
  • G├Ârsel ─░nceleme: Modelin kararlar─▒n─▒n sezgisel olarak mant─▒kl─▒ olup olmad─▒─č─▒n─▒ iki kez kontrol edin.
  • Veri Ayr─▒m─▒n─▒ Do─črulay─▒n: Herhangi bir i┼člemden ├Ânce verilerin do─čru ┼čekilde ayr─▒ld─▒─č─▒ndan emin olun.

Veri S─▒z─▒nt─▒s─▒n─▒ ├ľnleme

Veri s─▒z─▒nt─▒s─▒n─▒ ├Ânlemek i├žin, farkl─▒ kamera ve ortamlardan al─▒nan g├Âr├╝nt├╝ veya videolardan olu┼čan ├že┼čitli bir veri seti kullan─▒n. Verilerinizi dikkatlice inceleyin ve t├╝m pozitif ├Ârneklerin g├╝n├╝n belirli bir saatinde al─▒nmas─▒ gibi gizli ├Ânyarg─▒lar olup olmad─▒─č─▒n─▒ kontrol edin. Veri s─▒z─▒nt─▒s─▒n─▒ ├Ânlemek, bilgisayarla g├Ârme modellerinizin ger├žek d├╝nya ko┼čullar─▒nda daha g├╝venilir ve etkili olmas─▒na yard─▒mc─▒ olacakt─▒r.

Model Testinden Sonra Ne Geliyor?

Modelinizi test ettikten sonra, sonraki ad─▒mlar sonu├žlara ba─čl─▒d─▒r. Modeliniz iyi performans g├Âsteriyorsa, onu ger├žek d├╝nya ortam─▒na da─č─▒tabilirsiniz. Sonu├žlar tatmin edici de─čilse, iyile┼čtirmeler yapman─▒z gerekecektir. Bu, hatalar─▒ analiz etmeyi, daha fazla veri toplamay─▒, veri kalitesini iyile┼čtirmeyi, hiperparametreleri ayarlamay─▒ ve modeli yeniden e─čitmeyi i├žerebilir.

Yapay Zeka Tart─▒┼čmas─▒na Kat─▒l─▒n

Bilgisayarla g├Ârme merakl─▒lar─▒ndan olu┼čan bir toplulu─čun par├žas─▒ olmak, sorunlar─▒ ├ž├Âzmeye ve daha verimli ├Â─črenmeye yard─▒mc─▒ olabilir. ─░┼čte ba─člant─▒ kurman─▒n, yard─▒m alman─▒n ve d├╝┼č├╝ncelerinizi payla┼čman─▒n baz─▒ yollar─▒.

Toplum Kaynaklar─▒

  • GitHub Sorunlar─▒: YOLOv8 GitHub deposunu ke┼čfedin ve sorular sormak, hatalar─▒ bildirmek ve yeni ├Âzellikler ├Ânermek i├žin Sorunlar sekmesini kullan─▒n. Topluluk ve bak─▒mc─▒lar ├žok aktif ve yard─▒m etmeye haz─▒r.
  • Ultralytics Discord Sunucusu: Di─čer kullan─▒c─▒lar ve geli┼čtiricilerle sohbet etmek, destek almak ve deneyimlerinizi payla┼čmak i├žin Ultralytics Discord sunucusuna kat─▒l─▒n.

Resmi Belgeler

  • Ultralytics YOLOv8 Dok├╝mantasyon: ├çe┼čitli bilgisayarla g├Ârme projelerine ili┼čkin ayr─▒nt─▒l─▒ k─▒lavuzlar ve faydal─▒ ipu├žlar─▒ i├žin resmi YOLOv8 belg elerine g├Âz at─▒n.

Bu kaynaklar, zorluklar─▒n ├╝stesinden gelmenize ve bilgisayarla g├Ârme toplulu─čundaki en son trendler ve uygulamalar konusunda g├╝ncel kalman─▒za yard─▒mc─▒ olacakt─▒r.

├ľzet olarak

G├╝venilir bilgisayarla g├Ârme modelleri olu┼čturmak, titiz model testlerine dayan─▒r. Modeli daha ├Ânce g├Âr├╝lmemi┼č verilerle test ederek analiz edebilir ve a┼č─▒r─▒ uyum ve veri s─▒z─▒nt─▒s─▒ gibi zay─▒fl─▒klar─▒ tespit edebiliriz. Da─č─▒t─▒mdan ├Ânce bu sorunlar─▒n ele al─▒nmas─▒, modelin ger├žek d├╝nya uygulamalar─▒nda iyi performans g├Âstermesine yard─▒mc─▒ olur. Model testinin, modelin uzun vadeli ba┼čar─▒s─▒n─▒ ve etkinli─čini garanti alt─▒na almak i├žin model de─čerlendirmesi kadar ├Ânemli oldu─čunu unutmamak ├Ânemlidir.

SSS

Bilgisayarla g├Ârmede model de─čerlendirme ve model testi aras─▒ndaki temel farklar nelerdir?

Model de─čerlendirme ve model testi, bir bilgisayarla g├Ârme projesinde farkl─▒ ad─▒mlard─▒r. Model de─čerlendirmesi, do─čruluk, kesinlik, geri ├ža─č─▒rma ve F1 puan─▒ gibi ├Âl├ž├╝tleri hesaplamak i├žin etiketli bir veri k├╝mesinin kullan─▒lmas─▒n─▒ i├žerir ve modelin kontroll├╝ bir veri k├╝mesi ile performans─▒ hakk─▒nda bilgi sa─člar. ├ľte yandan model testi, modelin ger├žek d├╝nya senaryolar─▒ndaki performans─▒n─▒ yeni, g├Âr├╝lmemi┼č verilere uygulayarak de─čerlendirir ve modelin ├Â─črenilen davran─▒┼č─▒n─▒n de─čerlendirme ortam─▒ d─▒┼č─▒ndaki beklentilerle uyumlu olmas─▒n─▒ sa─člar. Ayr─▒nt─▒l─▒ bir k─▒lavuz i├žin bilgisayarla g├Ârme projesindeki ad─▒mlara bak─▒n.

Ultralytics YOLOv8 modelimi birden fazla g├Âr├╝nt├╝ ├╝zerinde nas─▒l test edebilirim?

Ultralytics YOLOv8 modelinizi birden fazla g├Âr├╝nt├╝ ├╝zerinde test etmek i├žin tahmin modunu kullanabilirsiniz. Bu mod, ayr─▒nt─▒l─▒ ├Âl├ž├╝mler sa─člamadan tahminler olu┼čturmak i├žin modeli yeni, g├Âr├╝lmemi┼č veriler ├╝zerinde ├žal─▒┼čt─▒rman─▒za olanak tan─▒r. Bu, bir klas├Ârde depolanan daha b├╝y├╝k g├Âr├╝nt├╝ k├╝meleri ├╝zerinde ger├žek d├╝nya performans testi i├žin idealdir. Performans metriklerini de─čerlendirmek i├žin bunun yerine do─črulama mod unu kullan─▒n.

Bilgisayarl─▒ g├Âr├╝ modelim a┼č─▒r─▒ uyum veya yetersiz uyum belirtileri g├Âsteriyorsa ne yapmal─▒y─▒m?

A┼č─▒r─▒ uyumu ele almak i├žin:

  • B─▒rakma gibi d├╝zenli hale getirme teknikleri.
  • E─čitim veri k├╝mesinin boyutunu art─▒r─▒n.
  • Model mimarisini basitle┼čtirin.

Yetersiz uyumu gidermek i├žin:

  • Daha karma┼č─▒k bir model kullan─▒n.
  • Daha alakal─▒ ├Âzellikler sa─člay─▒n.
  • E─čitim iterasyonlar─▒n─▒ veya epoklar─▒n─▒ art─▒r─▒n.

Yanl─▒┼č s─▒n─▒fland─▒r─▒lm─▒┼č g├Âr├╝nt├╝leri g├Âzden ge├žirin, kapsaml─▒ hata analizi yap─▒n ve dengeyi korumak i├žin performans metriklerini d├╝zenli olarak izleyin. Bu kavramlar hakk─▒nda daha fazla bilgi i├žin A┼č─▒r─▒ Uyum ve Yetersiz Uyum b├Âl├╝m├╝m├╝z├╝ inceleyin.

Bilgisayarla g├Ârmede veri s─▒z─▒nt─▒s─▒n─▒ nas─▒l tespit edebilir ve ├Ânleyebilirim?

Veri s─▒z─▒nt─▒s─▒n─▒ tespit etmek i├žin:

  • Test performans─▒n─▒n al─▒┼č─▒lmad─▒k derecede y├╝ksek olmad─▒─č─▒n─▒ do─črulay─▒n.
  • Beklenmedik i├žg├Âr├╝ler i├žin ├Âzelliklerin ├Ânemini kontrol edin.
  • Model kararlar─▒n─▒ sezgisel olarak g├Âzden ge├žirin.
  • ─░┼člemeden ├Ânce do─čru veri b├Âl├╝mlemesini sa─člay─▒n.

Veri s─▒z─▒nt─▒s─▒n─▒ ├Ânlemek i├žin:

  • ├çe┼čitli ortamlarda farkl─▒ veri k├╝meleri kullan─▒n.
  • Gizli ├Ânyarg─▒lar i├žin verileri dikkatlice inceleyin.
  • E─čitim ve test setleri aras─▒nda ├Ârt├╝┼čen bilgi olmad─▒─č─▒ndan emin olun.

Veri s─▒z─▒nt─▒s─▒n─▒ ├Ânlemeye y├Ânelik ayr─▒nt─▒l─▒ stratejiler i├žin Bilgisayarl─▒ G├Âr├╝de Veri S─▒z─▒nt─▒s─▒ b├Âl├╝m├╝m├╝ze bak─▒n.

Bilgisayarl─▒ g├Âr├╝ modelimi test ettikten sonra hangi ad─▒mlar─▒ atmal─▒y─▒m?

Test sonras─▒, model performans─▒ proje hedeflerini kar┼č─▒l─▒yorsa, da─č─▒t─▒ma devam edin. Sonu├žlar tatmin edici de─čilse, ┼čunlar─▒ g├Âz ├Ân├╝nde bulundurun:

  • Hata analizi.
  • Daha ├že┼čitli ve y├╝ksek kaliteli verilerin toplanmas─▒.
  • Hiperparametre ayar─▒.
  • Modelin yeniden e─čitilmesi.

Model Testine Kar┼č─▒ Model De─čerlendirmesi b├Âl├╝m├╝nden i├žg├Âr├╝ler elde edin. Ger├žek d├╝nya uygulamalar─▒nda model etkinli─čini iyile┼čtirmek ve geli┼čtirmek i├žin Model De─čerlendirme b├Âl├╝m├╝.

├ľzel e─čitim olmadan YOLOv8 tahminlerini nas─▒l ├žal─▒┼čt─▒rabilirim?

Uygulama ihtiya├žlar─▒n─▒za uygun olup olmad─▒─č─▒n─▒ g├Ârmek i├žin veri setinizde ├Ânceden e─čitilmi┼č YOLOv8 modelini kullanarak tahminleri ├žal─▒┼čt─▒rabilirsiniz. ├ľzel e─čitime dalmadan performans sonu├žlar─▒ hakk─▒nda h─▒zl─▒ bir fikir edinmek i├žin tahmin modunu kullan─▒n.



Olu┼čturma 2024-07-04, G├╝ncelleme 2024-07-05
Yazarlar: glenn-jocher (2), abirami-vina (1)

Yorumlar