─░├žeri─če ge├ž

Model e─čitimi i├žin makine ├Â─črenimi en iyi y├Ântemleri ve ipu├žlar─▒

Giri┼č

Bir bilgisayarla g├Ârme projesi ├╝zerinde ├žal─▒┼č─▒rken en ├Ânemli ad─▒mlardan biri model e─čitimidir. Bu ad─▒ma ge├žmeden ├Ânce hedeflerinizi belirlemeniz ve verilerinizi toplay─▒p a├ž─▒klama eklemeniz gerekir. Temiz ve tutarl─▒ oldu─čundan emin olmak i├žin verileri ├Ân i┼člemden ge├žirdikten sonra modelinizi e─čitmeye ge├žebilirsiniz.

Peki, model e─čitimi nedir? Model e─čitimi, modelinize g├Ârsel desenleri tan─▒may─▒ ve verilerinize dayanarak tahminler yapmay─▒ ├Â─čretme s├╝recidir. Uygulaman─▒z─▒n performans─▒n─▒ ve do─črulu─čunu do─črudan etkiler. Bu k─▒lavuzda, bilgisayarla g├Ârme modellerinizi etkili bir ┼čekilde e─čitmenize yard─▒mc─▒ olacak en iyi uygulamalar─▒, optimizasyon tekniklerini ve sorun giderme ipu├žlar─▒n─▒ ele alaca─č─▒z.

Makine ├ľ─črenimi Modeli Nas─▒l E─čitilir?

Bir g├Âr├╝nt├╝ i┼čleme modeli, hatalar─▒ en aza indirmek i├žin dahili parametreleri ayarlanarak e─čitilir. Ba┼člang─▒├žta, model ├žok say─▒da etiketli g├Âr├╝nt├╝ ile beslenir. Bu g├Âr├╝nt├╝lerde ne oldu─ču hakk─▒nda tahminlerde bulunur ve tahminleri hatalar─▒ hesaplamak i├žin ger├žek etiketler veya i├žeriklerle kar┼č─▒la┼čt─▒r─▒l─▒r. Bu hatalar, modelin tahminlerinin ger├žek de─čerlerden ne kadar uzakta oldu─čunu g├Âsterir.

E─čitim s─▒ras─▒nda model yinelemeli olarak tahminlerde bulunur, hatalar─▒ hesaplar ve geri yay─▒l─▒m ad─▒ verilen bir i┼člem arac─▒l─▒─č─▒yla parametrelerini g├╝ncelle┼čtirir. Bu s├╝re├žte, model dahili parametrelerini ayarlar (weights and biases) hatalar─▒ azaltmak i├žin. Bu d├Âng├╝y├╝ bir├žok kez tekrarlayarak, model yava┼č yava┼č do─črulu─čunu art─▒r─▒r. Zamanla ┼čekiller, renkler ve dokular gibi karma┼č─▒k desenleri tan─▒may─▒ ├Â─črenir.

Geriye Yay─▒l─▒m Nedir?

Bu ├Â─črenme s├╝reci, bilgisayarla g├Ârme modelinin nesne alg─▒lama, ├Ârnek segmentasyonu ve g├Âr├╝nt├╝ s─▒n─▒fland─▒rmas─▒ gibi ├že┼čitli g├Ârevleri yerine getirmesini m├╝mk├╝n k─▒lar. Nihai hedef, ├Â─črenimini yeni, g├Âr├╝lmemi┼č g├Âr├╝nt├╝lere genelleyebilen ve b├Âylece ger├žek d├╝nya uygulamalar─▒nda g├Ârsel verileri do─čru bir ┼čekilde anlayabilen bir model olu┼čturmakt─▒r.

Art─▒k bir modeli e─čitirken perde arkas─▒nda neler oldu─čunu bildi─čimize g├Âre, modeli e─čitirken g├Âz ├Ân├╝nde bulundurulmas─▒ gereken noktalara bakal─▒m.

B├╝y├╝k Veri K├╝meleri ├ťzerinde E─čitim

Bir modeli e─čitmek i├žin b├╝y├╝k bir veri k├╝mesi kullanmay─▒ planlad─▒─č─▒n─▒zda d├╝┼č├╝nmeniz gereken birka├ž farkl─▒ husus vard─▒r. ├ľrne─čin, y─▒─č─▒n boyutunu ayarlayabilir, GPU kullan─▒m─▒n─▒ kontrol edebilir, ├žok ├Âl├žekli e─čitim kullanmay─▒ se├žebilirsiniz, vb. Bu se├ženeklerin her birini ayr─▒nt─▒l─▒ olarak inceleyelim.

Parti B├╝y├╝kl├╝─č├╝ ve GPU Kullan─▒m─▒

When training models on large datasets, efficiently utilizing your GPU is key. Batch size is an important factor. It is the number of data samples that a machine learning model processes in a single training iteration. Using the maximum batch size supported by your GPU, you can fully take advantage of its capabilities and reduce the time model training takes. However, you want to avoid running out of GPU memory. If you encounter memory errors, reduce the batch size incrementally until the model trains smoothly.

Sayg─▒yla YOLOv8, ayarlayabilirsiniz batch_size parametresinde e─čitim yap─▒land─▒rmas─▒ to match your GPU capacity. Also, setting batch=-1 e─čitim komut dosyan─▒zda, cihaz─▒n─▒z─▒n ├Âzelliklerine g├Âre verimli bir ┼čekilde i┼členebilecek toplu i┼č boyutunu otomatik olarak belirleyecektir. Toplu i┼č boyutunda ince ayar yaparak GPU kaynaklar─▒n─▒zdan en iyi ┼čekilde yararlanabilir ve genel e─čitim s├╝recini iyile┼čtirebilirsiniz.

Alt k├╝me e─čitimi

Alt k├╝me e─čitimi, modelinizi daha b├╝y├╝k veri k├╝mesini temsil eden daha k├╝├ž├╝k bir veri k├╝mesi ├╝zerinde e─čitmeyi i├žeren ak─▒ll─▒ bir stratejidir. ├ľzellikle ilk model geli┼čtirme ve test s─▒ras─▒nda zamandan ve kaynaklardan tasarruf sa─člayabilir. Zaman─▒n─▒z k─▒s─▒tl─▒ysa veya farkl─▒ model yap─▒land─▒rmalar─▒yla denemeler yap─▒yorsan─▒z, alt k├╝me e─čitimi iyi bir se├ženektir.

S├Âz konusu oldu─čunda YOLOv8, kullanarak alt k├╝me e─čitimini kolayca uygulayabilirsiniz. fraction parametre. Bu parametre, e─čitim i├žin veri k├╝menizin hangi b├Âl├╝m├╝n├╝n kullan─▒laca─č─▒n─▒ belirtmenize olanak tan─▒r. ├ľrne─čin, ayar fraction=0.1 modelinizi verilerin %10'u ├╝zerinde e─čitir. Tam bir veri k├╝mesi kullanarak bir modeli e─čitmeyi taahh├╝t etmeden ├Ânce h─▒zl─▒ yinelemeler ve modelinizi ayarlamak i├žin bu tekni─či kullanabilirsiniz. Alt k├╝me e─čitimi, h─▒zl─▒ ilerleme kaydetmenize ve olas─▒ sorunlar─▒ erkenden belirlemenize yard─▒mc─▒ olur.

├çok ├ľl├žekli E─čitim

├çok ├Âl├žekli e─čitim, modelinizi farkl─▒ boyutlardaki g├Âr├╝nt├╝ler ├╝zerinde e─čiterek genelleme yetene─čini geli┼čtiren bir tekniktir. Modeliniz farkl─▒ ├Âl├žek ve mesafelerdeki nesneleri tespit etmeyi ├Â─črenebilir ve daha sa─člam hale gelebilir.

├ľrne─čin, YOLOv8 adresini e─čitirken ├žok ├Âl├žekli e─čitimi ┼ču ┼čekilde etkinle┼čtirebilirsiniz scale parametre. Bu parametre, e─čitim g├Âr├╝nt├╝lerinin boyutunu belirli bir fakt├Âre g├Âre ayarlayarak farkl─▒ mesafelerdeki nesnelerin benzetimini yapar. ├ľrne─čin, ayar scale=0.5 g├Âr├╝nt├╝ boyutunu yar─▒ yar─▒ya k├╝├ž├╝lt├╝rken, scale=2.0 ikiye katlayacak. Bu parametrenin yap─▒land─▒r─▒lmas─▒, modelinizin ├že┼čitli g├Âr├╝nt├╝ ├Âl├žeklerini deneyimlemesine ve farkl─▒ nesne boyutlar─▒ ve senaryolar─▒nda alg─▒lama yeteneklerini geli┼čtirmesine olanak tan─▒r.

├ľnbelle─če alma

├ľnbellekleme, makine ├Â─črenimi modellerinin e─čitim verimlili─čini art─▒rmak i├žin ├Ânemli bir tekniktir. ├ľnbelle─če alma, ├Ânceden i┼členmi┼č g├Âr├╝nt├╝leri bellekte depolayarak GPU 'un verilerin diskten y├╝klenmesini beklemek i├žin harcad─▒─č─▒ s├╝reyi azalt─▒r. Model, disk I/O i┼člemlerinin neden oldu─ču gecikmeler olmadan s├╝rekli olarak veri alabilir.

├ľnbelle─če alma, e─čitim s─▒ras─▒nda kontrol edilebilir YOLOv8 kullanarak cache parametre:

  • cache=True: Veri k├╝mesi g├Âr├╝nt├╝lerini RAM'de depolayarak en y├╝ksek eri┼čim h─▒z─▒n─▒ sa─člar, ancak artan bellek kullan─▒m─▒ pahas─▒na.
  • cache='disk': G├Âr├╝nt├╝leri diskte saklar, RAM'den daha yava┼čt─▒r, ancak her seferinde yeni veri y├╝klemekten daha h─▒zl─▒d─▒r.
  • cache=False: En yava┼č se├ženek olan disk G/├ç'sine tamamen g├╝venerek ├Ânbelle─če almay─▒ devre d─▒┼č─▒ b─▒rak─▒r.

Kar─▒┼č─▒k Hassasiyet E─čitimi

Karma duyarl─▒k e─čitimi hem 16 bit (FP16) hem de 32 bit (FP32) kayan nokta t├╝rlerini kullan─▒r. Hem FP16 hem de FP32'nin g├╝├žl├╝ y├Ânleri, daha h─▒zl─▒ hesaplama i├žin FP16 ve gerekti─činde hassasiyeti korumak i├žin FP32 kullan─▒larak kullan─▒l─▒r. Sinir a─č─▒n─▒n i┼člemlerinin ├žo─ču, daha h─▒zl─▒ hesaplama ve daha d├╝┼č├╝k bellek kullan─▒m─▒ndan yararlanmak i├žin FP16'da yap─▒l─▒r. Bununla birlikte, a─č─▒rl─▒k g├╝ncelleme ad─▒mlar─▒ s─▒ras─▒nda do─črulu─ču sa─člamak i├žin modelin a─č─▒rl─▒klar─▒n─▒n ana kopyas─▒ FP32'de tutulur. Ayn─▒ donan─▒m k─▒s─▒tlamalar─▒ i├žinde daha b├╝y├╝k modelleri veya daha b├╝y├╝k toplu i┼č boyutlar─▒n─▒ i┼čleyebilirsiniz.

Karma Hassas E─čitime Genel Bak─▒┼č

Karma duyarl─▒k e─čitimi uygulamak i├žin e─čitim betiklerinizi de─či┼čtirmeniz ve donan─▒m─▒n─▒z─▒n (GPU'lar gibi) bunu destekledi─činden emin olman─▒z gerekir. A┼ča─č─▒dakiler gibi bir├žok modern derin ├Â─črenme ├žer├ževesi Tensorflow, kar─▒┼č─▒k hassasiyet i├žin yerle┼čik destek sunar.

Kar─▒┼č─▒k hassasiyet e─čitimi, a┼ča─č─▒dakilerle ├žal─▒┼č─▒rken basittir: YOLOv8. Kullanabilirsiniz amp Bayra─č─▒n─▒ kullanarak e─čitim yap─▒land─▒rman─▒za ekleyin. Ayar amp=True Otomatik Kar─▒┼č─▒k Duyarl─▒k (AMP) e─čitimini etkinle┼čtirir. Karma duyarl─▒k e─čitimi, model e─čitim s├╝recinizi optimize etmenin basit ama etkili bir yoludur.

├ľnceden E─čitilmi┼č A─č─▒rl─▒klar

├ľnceden e─čitilmi┼č a─č─▒rl─▒klar─▒ kullanmak, modelinizin e─čitim s├╝recini h─▒zland─▒rman─▒n ak─▒ll─▒ca bir yoludur. ├ľnceden e─čitilmi┼č a─č─▒rl─▒klar, b├╝y├╝k veri k├╝meleri ├╝zerinde zaten e─čitilmi┼č modellerden gelir ve modelinize bir avantaj sa─člar. Transfer ├Â─črenimi, ├Ânceden e─čitilmi┼č modelleri yeni, ilgili g├Ârevlere uyarlar. ├ľnceden e─čitilmi┼č bir modele ince ayar yapmak, bu a─č─▒rl─▒klarla ba┼člay─▒p daha sonra kendi veri k├╝meniz ├╝zerinde e─čitime devam etmeyi i├žerir. Bu e─čitim y├Ântemi daha h─▒zl─▒ e─čitim s├╝releri ve genellikle daha iyi performansla sonu├žlan─▒r ├ž├╝nk├╝ model temel ├Âzellikleri sa─člam bir ┼čekilde anlamaya ba┼člar.

Bu pretrained parametresi ile transfer ├Â─črenmeyi kolayla┼čt─▒r─▒r YOLOv8. Ayar pretrained=True varsay─▒lan ├Ânceden e─čitilmi┼č a─č─▒rl─▒klar─▒ kullan─▒r veya ├Ânceden e─čitilmi┼č ├Âzel bir modele giden bir yol belirtebilirsiniz. ├ľnceden e─čitilmi┼č a─č─▒rl─▒klar─▒ ve transfer ├Â─črenimini etkili bir ┼čekilde kullanmak, modelinizin yeteneklerini art─▒r─▒r ve e─čitim maliyetlerini azalt─▒r.

B├╝y├╝k bir veri k├╝mesini i┼člerken g├Âz ├Ân├╝nde bulundurulmas─▒ gereken di─čer teknikler

B├╝y├╝k bir veri k├╝mesini i┼člerken g├Âz ├Ân├╝nde bulundurulmas─▒ gereken birka├ž teknik daha vard─▒r:

  • ├ľ─črenme Oran─▒ Zamanlay─▒c─▒lar─▒: ├ľ─črenme oran─▒ zamanlay─▒c─▒lar─▒n─▒n uygulanmas─▒, e─čitim s─▒ras─▒nda ├Â─črenme oran─▒n─▒ dinamik olarak ayarlar. ─░yi ayarlanm─▒┼č bir ├Â─črenme oran─▒, modelin minimumu a┼čmas─▒n─▒ ├Ânleyebilir ve kararl─▒l─▒─č─▒ art─▒rabilir. YOLOv8 adresini e─čitirken lrf parametresi, nihai ├Â─črenme oran─▒n─▒ ba┼člang─▒├ž oran─▒n─▒n bir k─▒sm─▒ olarak ayarlayarak ├Â─črenme h─▒z─▒ planlamas─▒n─▒n y├Ânetilmesine yard─▒mc─▒ olur.
  • Da─č─▒t─▒lm─▒┼č E─čitim: B├╝y├╝k veri k├╝melerini i┼člemek i├žin, da─č─▒t─▒lm─▒┼č e─čitim oyunun kurallar─▒n─▒ de─či┼čtirebilir. E─čitim i┼č y├╝k├╝n├╝ birden fazla GPU'ya veya makineye yayarak e─čitim s├╝resini k─▒saltabilirsiniz.

E─čitilecek ├ça─č Say─▒s─▒

Bir modeli e─čitirken, bir d├Ânem t├╝m e─čitim veri k├╝mesinden ge├žen bir tam ge├ži┼či ifade eder. Bir d├Ânem boyunca model, e─čitim k├╝mesindeki her ├Ârne─či bir kez i┼čler ve parametrelerini ├Â─črenme algoritmas─▒na g├Âre g├╝nceller. Modelin zaman i├žinde parametrelerini ├Â─črenmesine ve iyile┼čtirmesine izin vermek i├žin genellikle birden fazla d├Âneme ihtiya├ž vard─▒r.

Ortaya ├ž─▒kan yayg─▒n bir soru, modelin e─čitilece─či d├Ânem say─▒s─▒n─▒n nas─▒l belirlenece─čidir. ─░yi bir ba┼člang─▒├ž noktas─▒ 300 d├Ânemdir. Model erken uyarsa, d├Ânem say─▒s─▒n─▒ azaltabilirsiniz. 300 d├Ânemden sonra a┼č─▒r─▒ ├Â─črenme ger├žekle┼čmezse, e─čitimi 600, 1200 veya daha fazla d├Âneme uzatabilirsiniz.

Ancak, ideal d├Ânem say─▒s─▒ veri k├╝menizin boyutuna ve proje hedeflerine g├Âre de─či┼čebilir. Daha b├╝y├╝k veri k├╝meleri, modelin etkili bir ┼čekilde ├Â─črenmesi i├žin daha fazla d├Ânem gerektirebilirken, daha k├╝├ž├╝k veri k├╝meleri a┼č─▒r─▒ uyumu ├Ânlemek i├žin daha az d├Âneme ihtiya├ž duyabilir. Sayg─▒yla YOLOv8, ayarlayabilirsiniz epochs parametresini kullan─▒n.

Erken Durdurma

Erken durdurma, model e─čitimini optimize etmek i├žin de─čerli bir tekniktir. Do─črulama performans─▒n─▒ izleyerek, model geli┼čtirmeyi durdurdu─čunda e─čitimi durdurabilirsiniz. Hesaplama kaynaklar─▒ndan tasarruf edebilir ve a┼č─▒r─▒ ├Â─črenmeyi ├Ânleyebilirsiniz.

S├╝re├ž, e─čitimi durdurmadan ├Ânce do─črulama metriklerinde bir iyile┼čme i├žin ka├ž epok beklenece─čini belirleyen bir sab─▒r parametresinin ayarlanmas─▒n─▒ i├žerir. Modelin performans─▒ bu epoklar i├žinde iyile┼čmezse, zaman ve kaynak israf─▒n─▒ ├Ânlemek i├žin e─čitim durdurulur.

Erken Durdurmaya Genel Bak─▒┼č

─░├žin YOLOv8, egzersiz yap─▒land─▒rman─▒zda sab─▒r parametresini ayarlayarak erken durdurmay─▒ etkinle┼čtirebilirsiniz. Mesela patience=5 art arda 5 d├Ânem i├žin do─črulama ├Âl├ž├╝mlerinde herhangi bir geli┼čme olmazsa e─čitimin durdurulaca─č─▒ anlam─▒na gelir. Bu y├Ântemin kullan─▒lmas─▒, e─čitim s├╝recinin verimli kalmas─▒n─▒ ve a┼č─▒r─▒ hesaplama olmadan optimum performansa ula┼čmas─▒n─▒ sa─člar.

Bulut ve Yerel E─čitim Aras─▒nda Se├žim Yapma

Modelinizi e─čitmek i├žin iki se├ženek vard─▒r: bulut e─čitimi ve yerel e─čitim.

├ľl├žeklenebilirlik ve g├╝├žl├╝ donan─▒m sunan bulut e─čitimi, b├╝y├╝k veri k├╝melerini ve karma┼č─▒k modelleri i┼člemek i├žin idealdir. Google Cloud, AWS ve Azure gibi platformlar, y├╝ksek performansl─▒ GPU'lara ve TPU'lara iste─če ba─čl─▒ eri┼čim sa─člayarak e─čitim s├╝relerini h─▒zland─▒r─▒r ve daha b├╝y├╝k modellerle deneyler yap─▒lmas─▒na olanak tan─▒r. Bununla birlikte, bulut e─čitimi ├Âzellikle uzun s├╝reler i├žin pahal─▒ olabilir ve veri aktar─▒m─▒ maliyetleri ve gecikmeyi art─▒rabilir.

Yerel e─čitim, daha fazla kontrol ve ├Âzelle┼čtirme sa─člayarak ortam─▒n─▒z─▒ belirli ihtiya├žlara g├Âre uyarlaman─▒za ve devam eden bulut maliyetlerinden ka├ž─▒nman─▒za olanak tan─▒r. Uzun vadeli projeler i├žin daha ekonomik olabilir ve verileriniz ┼čirket i├žinde kald─▒─č─▒ i├žin daha g├╝venlidir. Ancak, yerel donan─▒m─▒n kaynak s─▒n─▒rlamalar─▒ olabilir ve bak─▒m gerektirebilir, bu da b├╝y├╝k modeller i├žin daha uzun e─čitim s├╝relerine yol a├žabilir.

Bir Optimize Edici Se├žme

─░yile┼čtirici, modelin ne kadar iyi performans g├Âsterdi─čini ├Âl├žen kay─▒p i┼člevini en aza indirmek i├žin sinir a─č─▒n─▒z─▒n a─č─▒rl─▒klar─▒n─▒ ayarlayan bir algoritmad─▒r. Daha basit bir ifadeyle, optimize edici, hatalar─▒ azaltmak i├žin parametrelerini de─či┼čtirerek modelin ├Â─črenmesine yard─▒mc─▒ olur. Do─čru optimize ediciyi se├žmek, modelin ne kadar h─▒zl─▒ ve do─čru ├Â─črendi─čini do─črudan etkiler.

Model performans─▒n─▒ art─▒rmak i├žin iyile┼čtirici parametrelerinde ince ayar da yapabilirsiniz. ├ľ─črenme h─▒z─▒n─▒n ayarlanmas─▒, parametreleri g├╝ncellerken ad─▒mlar─▒n boyutunu ayarlar. ─░stikrar i├žin, ─▒l─▒ml─▒ bir ├Â─črenme oran─▒yla ba┼člayabilir ve uzun vadeli ├Â─črenmeyi geli┼čtirmek i├žin zaman i├žinde kademeli olarak azaltabilirsiniz. Ek olarak, momentumu ayarlamak, ge├žmi┼č g├╝ncellemelerin mevcut g├╝ncellemeler ├╝zerinde ne kadar etkisi oldu─čunu belirler. Momentum i├žin ortak bir de─čer 0,9 civar─▒ndad─▒r. Genellikle iyi bir denge sa─člar.

Ortak Optimize Ediciler

Farkl─▒ optimize edicilerin ├že┼čitli g├╝├žl├╝ ve zay─▒f y├Ânleri vard─▒r. Birka├ž yayg─▒n optimize ediciye bir g├Âz atal─▒m.

  • SGD (Stokastik Gradyan ─░ni┼či):

    • Parametrelere g├Âre kay─▒p fonksiyonunun gradyan─▒n─▒ kullanarak model parametrelerini g├╝nceller.
    • Basit ve verimlidir, ancak yak─▒nsamas─▒ yava┼č olabilir ve yerel minimumda tak─▒l─▒p kalabilir.
  • Adam (Uyarlanabilir Moment Tahmini):

    • Hem SGD'nin avantajlar─▒n─▒ momentum hem de RMSProp ile birle┼čtirir.
    • Gradyanlar─▒n birinci ve ikinci momentlerinin tahminlerine dayal─▒ olarak her parametre i├žin ├Â─črenme oran─▒n─▒ ayarlar.
    • G├╝r├╝lt├╝l├╝ veriler ve seyrek gradyanlar i├žin ├žok uygundur.
    • Verimlidir ve genellikle daha az ayar gerektirir, bu da onu a┼ča─č─▒dakiler i├žin ├Ânerilen bir optimize edici haline getirir: YOLOv8.
  • RMSProp (K├Âk Ortalama Kare Yay─▒l─▒m─▒):

    • Gradyan─▒, son gradyanlar─▒n b├╝y├╝kl├╝klerinin de─či┼čen ortalamas─▒na b├Âlerek her parametre i├žin ├Â─črenme oran─▒n─▒ ayarlar.
    • Kaybolan gradyan sorununun ele al─▒nmas─▒na yard─▒mc─▒ olur ve tekrarlayan sinir a─člar─▒ i├žin etkilidir.

─░├žin YOLOv8, bu optimizer parametresi, SGD, Adam, AdamW, NAdam, RAdam ve RMSProp dahil olmak ├╝zere ├že┼čitli optimize ediciler aras─▒ndan se├žim yapman─▒z─▒ sa─člar veya auto model konfig├╝rasyonuna g├Âre otomatik se├žim i├žin.

Toplumla Ba─člant─▒ Kurmak

Bilgisayarla g├Ârme merakl─▒lar─▒ndan olu┼čan bir toplulu─čun par├žas─▒ olmak, sorunlar─▒ ├ž├Âzmenize ve daha h─▒zl─▒ ├Â─črenmenize yard─▒mc─▒ olabilir. ─░┼čte ba─člant─▒ kurman─▒n, yard─▒m alman─▒n ve fikir payla┼čman─▒n baz─▒ yollar─▒.

Toplum Kaynaklar─▒

  • GitHub Sorunlar─▒: YOLOv8 GitHub deposunu ziyaret edin ve soru sormak, hata bildirmek ve yeni ├Âzellikler ├Ânermek i├žin Sorunlar sekmesini kullan─▒n. Topluluk ve bak─▒mc─▒lar ├žok aktiftir ve yard─▒m etmeye haz─▒rd─▒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─▒ kullanmak, zorluklar─▒ ├ž├Âzmenize ve g├Âr├╝nt├╝ i┼čleme toplulu─čundaki en son trendler ve uygulamalarla g├╝ncel kalman─▒za yard─▒mc─▒ olacakt─▒r.

├ľnemli ├ç─▒kar─▒mlar

Bilgisayarla g├Ârme modellerini e─čitmek, iyi uygulamalar─▒ takip etmeyi, stratejilerinizi optimize etmeyi ve ortaya ├ž─▒kan sorunlar─▒ ├ž├Âzmeyi i├žerir. Parti boyutlar─▒n─▒ ayarlama, karma hassasiyet e─čitimi ve ├Ânceden e─čitilmi┼č a─č─▒rl─▒klarla ba┼člama gibi teknikler, modellerinizin daha iyi ├žal─▒┼čmas─▒n─▒ ve daha h─▒zl─▒ ├žal─▒┼čmas─▒n─▒ sa─člayabilir. Alt k├╝me e─čitimi ve erken durdurma gibi y├Ântemler, zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmenize yard─▒mc─▒ olur. Toplulukla ba─člant─▒da kalmak ve yeni trendlere ayak uydurmak, model e─čitim becerilerinizi geli┼čtirmeye devam etmenize yard─▒mc─▒ olacakt─▒r.

SSS

Ultralytics YOLO ile b├╝y├╝k bir veri k├╝mesini e─čitirken GPU kullan─▒m─▒n─▒ nas─▒l iyile┼čtirebilirim?

GPU kullan─▒m─▒n─▒ iyile┼čtirmek i├žin batch_size parametresini e─čitim yap─▒land─▒rman─▒zda GPU taraf─▒ndan desteklenen maksimum boyuta ayarlay─▒n. Bu, GPU'un yeteneklerini tam olarak kullanman─▒z─▒ sa─člayarak e─čitim s├╝resini k─▒salt─▒r. Bellek hatalar─▒yla kar┼č─▒la┼č─▒rsan─▒z, e─čitim sorunsuz ├žal─▒┼čana kadar y─▒─č─▒n boyutunu kademeli olarak azalt─▒n. YOLOv8 i├žin ayar batch=-1 in your training script will automatically determine the optimal batch size for efficient processing. For further information, refer to the e─čitim yap─▒land─▒rmas─▒.

Karma hassas e─čitim nedir ve bunu YOLOv8 adresinde nas─▒l etkinle┼čtirebilirim?

Karma hassasiyet e─čitimi, hesaplama h─▒z─▒ ve hassasiyeti dengelemek i├žin hem 16 bit (FP16) hem de 32 bit (FP32) kayan nokta t├╝rlerini kullan─▒r. Bu yakla┼č─▒m, model do─črulu─čundan ├Âd├╝n vermeden e─čitimi h─▒zland─▒r─▒r ve bellek kullan─▒m─▒n─▒ azalt─▒r. YOLOv8 adresinde karma hassasiyet e─čitimini etkinle┼čtirmek i├žin amp parametresine True in your training configuration. This activates Automatic Mixed Precision (AMP) training. For more details on this optimization technique, see the e─čitim yap─▒land─▒rmas─▒.

├çok ├Âl├žekli e─čitim YOLOv8 model performans─▒n─▒ nas─▒l art─▒r─▒r?

├çok ├Âl├žekli e─čitim, farkl─▒ boyutlardaki g├Âr├╝nt├╝ler ├╝zerinde e─čitim vererek model performans─▒n─▒ art─▒r─▒r ve modelin farkl─▒ ├Âl├žekler ve mesafeler aras─▒nda daha iyi genelleme yapmas─▒n─▒ sa─člar. YOLOv8 adresinde, ├žok ├Âl├žekli e─čitimi ┼ču ayar─▒ yaparak etkinle┼čtirebilirsiniz scale e─čitim yap─▒land─▒rmas─▒ndaki parametre. ├ľrne─čin, scale=0.5 g├Âr├╝nt├╝ boyutunu yar─▒ yar─▒ya azalt─▒rken scale=2.0 doubles it. This technique simulates objects at different distances, making the model more robust across various scenarios. For settings and more details, check out the e─čitim yap─▒land─▒rmas─▒.

YOLOv8 adresinde e─čitimi h─▒zland─▒rmak i├žin ├Ânceden e─čitilmi┼č a─č─▒rl─▒klar─▒ nas─▒l kullanabilirim?

├ľnceden e─čitilmi┼č a─č─▒rl─▒klar─▒n kullan─▒lmas─▒, temel ├Âzellikleri zaten anlayan bir modelden ba┼člayarak e─čitim s├╝relerini ├Ânemli ├Âl├ž├╝de azaltabilir ve model performans─▒n─▒ art─▒rabilir. YOLOv8 adresinde ┼čunlar─▒ ayarlayabilirsiniz pretrained parametresine True or specify a path to custom pre-trained weights in your training configuration. This approach, known as transfer learning, leverages knowledge from large datasets to adapt to your specific task. Learn more about pre-trained weights and their advantages Burada.

Epok say─▒s─▒, model e─čitimi s─▒ras─▒nda e─čitim veri k├╝mesinden tam ge├ži┼čleri ifade eder. Tipik bir ba┼člang─▒├ž noktas─▒ 300 epoktur. Modeliniz erken uyum sa─čl─▒yorsa bu say─▒y─▒ azaltabilirsiniz. Alternatif olarak, a┼č─▒r─▒ uyum g├Âzlenmezse, e─čitimi 600, 1200 veya daha fazla epoch'a kadar uzatabilirsiniz. Bunu YOLOv8 adresinde ayarlamak i├žin epochs parameter in your training script. For additional advice on determining the ideal number of epochs, refer to this section on number of epochs.



Created 2024-06-26, Updated 2024-07-05
Authors: glenn-jocher (3), Laughing-q (1), abirami-vina (1)

Yorumlar