Bir Bilgisayarlı Görü Projesindeki Temel Adımları Anlamak#

Bir bilgisayarlı görü projesi oluşturmak, hedeflerini belirleme, veri toplama ve etiketleme, model eğitme ve değerlendirme, son olarak da üretim ortamında dağıtma ve bakımını yapma gibi net bir aşamalar dizisinden geçmek anlamına gelir. Bu rehber, her adımı sırasıyla ele alır ve neden önemli olduklarını açıklar, böylece kendi projeni güvenle planlayabilir ve yürütebilirsin.

Computer vision, bilgisayarların dünyayı insanlar gibi görmesini ve anlamasını sağlayan bir artificial intelligence (YAPAY ZEKA - AI) alt dalıdır. Bu verilerden bilgi çıkarmak, kalıpları tanımak ve bu verilere dayanarak kararlar almak için görüntüleri veya videoları işler ve analiz eder.

object detection, image classification ve instance segmentation gibi bilgisayarlı görü teknikleri, değerli içgörüler elde etmek için autonomous driving alanından medical imaging alanına kadar çeşitli endüstrilerde uygulanabilir.

Bir Bilgisayarlı Görü Projesine Genel Bakış#

Bir bilgisayarlı görü projesindeki her adımın ayrıntılarını tartışmadan önce, genel sürece bir göz atalım. Bugün bir bilgisayarlı görü projesine başlasaydın, aşağıdaki adımları izlerdin:

• İlk önceliğin understand your project's requirements olmalıdır.
• Ardından, modelini eğitmene yardımcı olacak görüntüleri collect and accurately label yaparsın.
• Sonra, model eğitimine hazırlamak için verilerini clean and augment your data yaparsın.
• training sonrasında, farklı koşullar altında tutarlı bir şekilde çalıştığından emin olmak için modelini kapsamlı bir şekilde evaluate ve test edersin.
• Son olarak, modelini gerçek dünyaya deploy eder ve yeni içgörülere ve geri bildirimlere dayanarak onu monitor and maintain edersin.

Artık ne beklemeniz gerektiğini bildiğimize göre, doğrudan adımlara dalalım ve projeni ileriye taşıyalım.

Adım: Projenin Hedeflerini Belirleme#

Herhangi bir bilgisayarlı görü projesindeki ilk adım, çözmeye çalıştığın problemi net bir şekilde tanımlamaktır. Nihai hedefi bilmek, bir çözüm oluşturmaya başlamana yardımcı olur. Bu, bilgisayarlı görü söz konusu olduğunda özellikle doğrudur çünkü projenin amacı, hangi bilgisayarlı görü görevine odaklanman gerektiğini doğrudan etkileyecektir.

İşte bazı proje amacı örnekleri ve bu amaçlara ulaşmak için kullanılabilecek bilgisayarlı görü görevleri:

• Amaç: Otoyollardaki farklı araç türlerinin akışını izleyebilen ve yönetebilen, trafik yönetimini ve güvenliğini iyileştiren bir sistem geliştirmek.

  • Bilgisayarlı Görü Görevi: Nesne algılama, birden fazla aracı verimli bir şekilde konumlandırdığı ve tanımladığı için trafik izleme konusunda idealdir. Bu görev için gereksiz ayrıntı sağlayan görüntü segmentasyonundan daha az hesaplama gerektirir ve daha hızlı, gerçek zamanlı analiz sağlar.

• Amaç: Tıbbi görüntüleme taramalarında tümörlerin hassas, piksel düzeyinde ana hatlarını sağlayarak radyologlara yardımcı olan bir araç geliştirmek.

  • Bilgisayarlı Görü Görevi: Görüntü segmentasyonu, boyut, şekil ve tedavi planlamasını değerlendirmek için çok önemli olan doğru ve ayrıntılı tümör sınırları sağladığından tıbbi görüntüleme için uygundur.

• Amaç: Kurumsal verimliliği ve belge erişimini iyileştirmek için çeşitli belgeleri (örneğin faturalar, makbuzlar, yasal evraklar) kategorize eden dijital bir sistem oluşturmak.

  • Bilgisayarlı Görü Görevi: Image classification burada idealdir çünkü belgenin görüntüdeki konumunu dikkate almaya gerek kalmadan her seferinde bir belgeyi işler. Bu yaklaşım sıralama sürecini basitleştirir ve hızlandırır.

Doğru Modeli ve Eğitim Yaklaşımını Seçmek#

Proje amacını ve uygun bilgisayarlı görü görevlerini anladıktan sonra, proje hedefini tanımlamanın önemli bir parçası selecting the right model ve eğitim yaklaşımıdır.

Amaca bağlı olarak, önce modeli seçebilir veya 2. Adımda toplayabileceğin verileri gördükten sonra seçimi yapabilirsin. Örneğin, projenin belirli veri türlerinin mevcudiyetine büyük ölçüde bağlı olduğunu varsayalım. Bu durumda, bir model seçmeden önce verileri toplamak ve analiz etmek daha pratik olabilir. Öte yandan, model gereksinimleri hakkında net bir anlayışa sahipsen, önce modeli seçebilir ve ardından bu özelliklere uyan verileri toplayabilirsin.

Sıfırdan eğitmek veya transfer learning kullanmak arasında seçim yapmak, verilerini nasıl hazırlayacağını etkiler. Sıfırdan eğitim, modelin anlayışını sıfırdan oluşturmak için çeşitli bir veri seti gerektirir. Öte yandan transfer learning, önceden eğitilmiş bir model kullanmana ve onu daha küçük, daha spesifik bir veri setiyle uyarlamana olanak tanır. Ayrıca eğitmek için belirli bir model seçmek, modelin özel gereksinimlerine göre görüntüleri yeniden boyutlandırma veya ek açıklamalar ekleme gibi verilerini nasıl hazırlaman gerektiğini belirleyecektir.

Model seçerken dağıtımı göz önünde bulundur

Uyumluluğu ve performansı garanti etmek için bir modelin deployment target hedefini dikkate al. Örneğin, hafif modeller, kaynak kısıtlı cihazlardaki verimlilikleri sayesinde edge computing için idealdir.

Daha fazla bilgi edinmek için defining your project's goals and selecting the right model hakkındaki kılavuzumuzu oku.

Bir bilgisayarlı görü projesinin uygulamalı işine girmeden önce, bu ayrıntılar hakkında net bir anlayışa sahip olmak önemlidir. 2. Adıma geçmeden önce aşağıdakileri göz önünde bulundurduğundan emin ol:

• Çözmeye çalıştığın problemi net bir şekilde tanımla.
• Projenin nihai hedefini belirle.
• Gerekli olan spesifik bilgisayarlı görü görevini tanımla (örneğin nesne algılama, görüntü sınıflandırma, görüntü segmentasyonu).
• Bir modeli sıfırdan mı eğiteceğine yoksa transfer öğrenimi mi kullanacağına karar ver.
• Görevin ve dağıtım ihtiyaçların için uygun modeli seç.

Adım: Veri Toplama ve Veri Etiketleme#

Bilgisayarlı görü modellerinin kalitesi, veri setinin kalitesine bağlıdır. İnternetten görüntü toplayabilir, kendi fotoğraflarını çekebilir veya önceden var olan veri setlerini kullanabilirsin. Yüksek kaliteli veri setleri indirmek için bazı harika kaynaklar şunlardır: Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository ve Kaggle Datasets.

Ultralytics gibi bazı kütüphaneler built-in support for various datasets sunarak yüksek kaliteli verilerle çalışmaya başlamayı kolaylaştırır. Bu kütüphaneler genellikle popüler veri setlerini sorunsuz bir şekilde kullanmak için araçlar içerir; bu da projenin ilk aşamalarında sana çok zaman ve emek kazandırabilir.

Ancak, görüntü toplamayı veya kendi fotoğraflarını çekmeyi seçersen, verilerine açıklama eklemen gerekecektir. Data annotation, modeline bilgi aktarmak için verilerini etiketleme süreciidir. Üzerinde çalışacağın veri açıklama türü, özel bilgisayarlı görü tekniğine bağlıdır. İşte bazı örnekler:

• Görüntü Sınıflandırma: Tüm görüntüyü tek bir sınıf olarak etiketleyeceksin.
• Object Detection: Görüntüdeki her nesnenin etrafına sınırlayıcı kutular çizecek ve her kutuyu etiketleyeceksin.
• Image Segmentation: Ayrıntılı nesne sınırları oluşturarak, görüntüdeki her pikseli ait olduğu nesneye göre etiketleyeceksin.

Veri toplama ve etiketleme zaman alıcı bir manuel çaba olabilir. Özel bir etiketleme aracı bu süreci hızlandırır: Ultralytics Platform, algılama, bölütleme ve OBB verileri için SAM destekli akıllı etiketleme özelliğine sahip yerleşik bir etiketleme düzenleyicisi sunar ve etiketleri doğrudan YOLO formatında kaydeder.

Adım: Veri Artırma ve Veri Setini Bölme#

Görüntü verilerini toplayıp etiketledikten sonra, data augmentation gerçekleştirmeden önce veri setini eğitim, doğrulama ve test setlerine ayırman önemlidir. Artır-çoğaltma (augmentation) işleminden önce veri setini bölmek, modelini orijinal, değiştirilmemiş veriler üzerinde test etmek ve doğrulamak için çok önemlidir. Modelin yeni ve görülmemiş verilere ne kadar iyi genelleme yaptığını doğru bir şekilde değerlendirmeye yardımcı olur.

İşte verilerini nasıl böleceğin:

• Eğitim Seti: Toplam verinin genellikle %70-80'ini oluşturan, modelini eğitmek için kullanılan en büyük kısımdır.
• Doğrulama Seti: Genellikle verilerinin %10-15'i kadardır; bu set, hiperparametreleri ince ayar yapmak ve eğitim sırasında modeli doğrulamak için kullanılır, overfitting durumunu önlemeye yardımcı olur.
• Test Seti: Verilerinin geri kalan %10-15'i test seti olarak ayrılır. Eğitim tamamlandıktan sonra modelin görülmemiş veriler üzerindeki performansını değerlendirmek için kullanılır.

Verilerini böldükten sonra, veri setinin boyutunu yapay olarak artırmak için görüntüleri döndürme, ölçeklendirme ve çevirme gibi dönüşümler uygulayarak veri artırma işlemini gerçekleştirebilirsin. Veri artırma, modelini varyasyonlara karşı daha sağlam hale getirir ve görülmemiş görüntüler üzerindeki performansını artırır.

OpenCV, Albumentations ve TensorFlow gibi kütüphaneler kullanabileceğin esnek artırma fonksiyonları sunar. Ek olarak, Ultralytics gibi bazı kütüphaneler, doğrudan model eğitim fonksiyonu içinde built-in augmentation settings barındırarak süreci basitleştirir.

Verilerini daha iyi anlamak için Matplotlib veya Seaborn gibi araçları kullanarak görüntüleri görselleştirebilir ve bunların dağılımını ve özelliklerini analiz edebilirsin. Verilerini görselleştirmek kalıpları, anomalileri ve artırma tekniklerinin etkinliğini belirlemeye yardımcı olur. Ultralytics Platform Charts sekmesi, yüklenen her veri seti için otomatik olarak bölünmüş dağılım, sınıf sayımları, görüntü boyutu histogramları ve açıklama konumu ısı haritaları oluşturarak bu içgörülerin birçoğunu kod yazmadan ortaya çıkarabilir.

Verilerini uygun şekilde understanding, splitting, and augmenting your data yaparak, gerçek dünya uygulamalarında iyi performans gösteren, iyi eğitilmiş, doğrulanmış ve test edilmiş bir model geliştirebilirsin.

Adım: Model Eğitimi#

Veri setin eğitim için hazır olduğunda, gerekli ortamı kurmaya, veri setlerini yönetmeye ve modelini eğitmeye odaklanabilirsin.

İlk olarak, ortamının doğru şekilde yapılandırıldığından emin olman gerekecek. Tipik olarak bu şunları içerir:

• TensorFlow, PyTorch veya Ultralytics gibi temel kütüphaneleri ve çerçeveleri kurma.
• Eğer bir GPU kullanıyorsan, CUDA ve cuDNN gibi kütüphaneleri yüklemek GPU hızlandırmasını etkinleştirmeye ve eğitim sürecini hızlandırmaya yardımcı olacaktır.

Ardından eğitim ve doğrulama veri setlerini ortamına yükleyebilirsin. Yeniden boyutlandırma, format dönüştürme veya artırma yoluyla verileri normalleştir ve ön işlemeden geçir. Modelin seçili olarak katmanları yapılandır ve hiperparametreleri belirt. loss function, optimizatör ve performans metriklerini ayarlayarak modeli derle.

Ultralytics gibi kütüphaneler eğitim sürecini basitleştirir. Minimum kodla verileri modele besleyerek start training yapabilirsin. Bu kütüphaneler ağırlık ayarlamalarını, backpropagation ve doğrulamayı otomatik olarak yönetir. Ayrıca ilerlemeyi izlemek ve hiperparametreleri kolayca ayarlamak için araçlar sunarlar. Eğitimden sonra modeli ve ağırlıklarını birkaç komutla kaydet.

Verimli bir eğitim için uygun veri seti yönetiminin hayati önem taşıdığını akılda tutmak önemlidir. Değişiklikleri takip etmek ve tekrarlanabilirliği sağlamak için veri setleri için versiyon kontrolü kullan. DVC (Data Version Control) gibi araçlar büyük veri setlerini yönetmeye yardımcı olabilir.

Adım 5: Model Değerlendirme ve İnce Ayar#

Modelinin performansını çeşitli metrikler kullanarak değerlendirmek ve accuracy değerini iyileştirmek için onu refaktör etmek önemlidir. Evaluating, modelin başarılı olduğu ve iyileştirmeye ihtiyaç duyabileceği alanları belirlemeye yardımcı olur. Fine-tuning, modelin mümkün olan en iyi performans için optimize edilmesini sağlar.

• Performance Metrics: Modelinin performansını değerlendirmek için doğruluk, precision, recall ve F1-skoru gibi metrikler kullan. Bu metrikler modelinin ne kadar iyi tahminler yaptığına dair içgörüler sağlar.
• Hyperparameter Tuning: Model performansını optimize etmek için hiperparametreleri ayarla. Izgara araması (grid search) veya rastgele arama (random search) gibi teknikler en iyi hiperparametre değerlerini bulmaya yardımcı olabilir.
• İnce Ayar (Fine-Tuning): Performansı artırmak için model mimarisinde veya eğitim sürecinde küçük ayarlamalar yap. Bu, learning rates, batch sizes veya diğer model parametrelerini ince ayar yapmayı içerebilir.

Model değerlendirme ve ince ayar teknikleri hakkında daha derin bir anlayış için model evaluation insights guide kılavuzumuza göz at.

Adım: Model Testi#

Model testi, modelinin tamamen görülmemiş veriler üzerinde iyi çalıştığını onaylar ve dağıtıma hazır olduğunu doğrular. Model testi ile model değerlendirmesi arasındaki fark, testin modeli yinelemeli olarak iyileştirmek yerine nihai modelin performansını doğrulamaya odaklanmasıdır.

Ortaya çıkabilecek yaygın sorunları kapsamlı bir şekilde test etmek ve hatalarını ayıklamak önemlidir. Modelini, eğitim veya doğrulama sırasında kullanılmayan ayrı bir test veri setinde test et. Bu veri seti, modelin performansının tutarlı ve güvenilir olduğundan emin olmak için gerçek dünya senaryolarını temsil etmelidir.

Ayrıca overfitting, underfitting ve veri sızıntısı gibi yaygın sorunları ele al. Bu sorunları belirlemek ve düzeltmek için cross-validation ve anomaly detection gibi teknikler kullan. Kapsamlı test stratejileri için model testing guide kılavuzumuza bak.

Adım: Model Dağıtımı#

Modelin kapsamlı bir şekilde test edildikten sonra onu deploy etme zamanı gelir. Model deployment, modelini bir üretim ortamında kullanıma sunmayı içerir. Bir bilgisayarlı görü modelini deploy etme adımları şunlardır:

• Ortamı Kurma: İster bulut tabanlı (AWS, Google Cloud, Azure) ister uç tabanlı (yerel cihazlar, IoT) olsun, seçtiğin dağıtım seçeneği için gerekli altyapıyı yapılandır.
• Exporting the Model: Deployment platformunla uyumluluğu sağlamak için modelini uygun formata (ör. YOLO26 için ONNX, TensorRT, CoreML) dışa aktar.
• Modeli Dağıtma: API'leri veya uç noktaları kurarak ve onu uygulamanla entegre ederek modeli dağıt.
• Ölçeklenebilirliği Sağlama: Kaynakları yönetmek ve artan veri ve kullanıcı isteklerini karşılamak için yük dengeleyiciler, otomatik ölçeklendirme grupları ve izleme araçları uygula.

Deployment stratejileri ve en iyi uygulamalar hakkında daha ayrıntılı rehberlik için model deployment practices guide kılavuzumuza göz at. Ultralytics Platform ayrıca altyapı kurulumunu otomatik olarak yöneterek 42 küresel bölgede otomatik ölçeklendirme ile yönetilen deployment endpoints sağlar.

Adım: İzleme, Bakım ve Belgeleme#

Modelin dağıtıldıktan sonra, performansını sürekli olarak izlemek, sorunları ele almak için bakımını yapmak ve gelecekteki referanslar ve iyileştirmeler için tüm süreci belgelemek önemlidir.

İzleme araçları, temel performans göstergelerini (KPI) takip etmene ve anormallikleri veya doğruluktaki düşüşleri tespit etmene yardımcı olabilir. Modeli izleyerek, giriş verilerindeki değişiklikler nedeniyle model performansının zamanla düştüğü model kayması durumunun farkında olabilirsin. Doğruluğu ve geçerliliği korumak için modeli periyodik olarak güncellenmiş verilerle yeniden eğit.

İzleme ve bakımın yanı sıra belgelendirme de anahtardır. Model mimarisi, eğitim prosedürleri, hiperparametreler, veri ön işleme adımları ve deployment ile bakım sırasında yapılan değişiklikler dahil olmak üzere tüm süreci kapsamlı bir şekilde belgele. İyi bir belgelendirme tekrarlanabilirliği sağlar ve gelecekteki güncellemeleri veya sorun gidermeyi daha kolay hale getirir. Modelini etkili bir şekilde monitoring, maintaining, and documenting your model yaparak, yaşam döngüsü boyunca doğru, güvenilir ve yönetimi kolay kalmasını sağlayabilirsin.

Toplulukla Etkileşim#

Bilgisayarlı görü meraklılarından oluşan bir toplulukla bağlantı kurmak, bilgisayarlı görü projende çalışırken karşılaştığın sorunları güvenle çözmene yardımcı olabilir. İşte etkili bir şekilde öğrenmenin, sorun gidermenin ve ağ kurmanın bazı yolları.

Topluluk Kaynakları#

• GitHub Issues: YOLO26 GitHub repository sayfasına göz at ve soru sormak, hataları bildirmek ve yeni özellikler önermek için Issues sekmesini kullan. Aktif topluluk ve sürdürücüler belirli sorunlarda yardıma hazırdır.
• Ultralytics Discord Server: Diğer kullanıcılar ve geliştiricilerle etkileşim kurmak, destek almak ve içgörüleri paylaşmak için Ultralytics Discord server sunucusuna katıl.

Resmi Belgeler#

• Ultralytics YOLO26 Documentation: Farklı bilgisayarlı görü görevleri ve projeleri hakkında yararlı ipuçları içeren ayrıntılı kılavuzlar için official YOLO26 documentation dokümantasyonunu keşfet.

Bu kaynakları kullanmak, zorlukların üstesinden gelmene ve bilgisayarlı görü topluluğundaki en son trendler ve en iyi uygulamalar hakkında güncel kalmana yardımcı olacaktır.

Sonraki Adımlar#

Artık hedefleri tanımlamaktan deploy edilen bir modeli izlemeye kadar bir bilgisayarlı görü projesinin her aşaması için bir yol haritan var. training your first YOLO model yaparak bunu uygulamaya koy veya yukarıda bağlantısı verilen kılavuzlar aracılığıyla herhangi bir tek aşamaya daha derinlemesine dal. Kod yazmadan tam ardışık düzeni çalıştırmak için Ultralytics Platform keşfet.

SSS#

Projem için doğru bilgisayarlı görü görevini nasıl seçerim?#

Doğru bilgisayarlı görü görevini seçmek projenin nihai amacına bağlıdır. Örneğin, trafiği izlemek istiyorsan, object detection birden fazla araç türünü gerçek zamanlı olarak bulup tanımlayabildiği için uygundur. Tıbbi görüntüleme için image segmentation, tümörlerin ayrıntılı sınırlarını sağladığı, tanı ve tedavi planlamasına yardımcı olduğu için idealdir. object detection, instance segmentation, semantic segmentation ve image classification gibi belirli görevler hakkında daha fazla bilgi edin.

Veri etiketleme bilgisayarlı görü projelerinde neden çok önemlidir?#

Veri etiketleme, modeline kalıpları tanımayı öğretmek için hayati öneme sahiptir. Etiketleme türü göreve göre değişir:

• Görüntü Sınıflandırma: Tüm görüntü tek bir sınıf olarak etiketlenir.
• Nesne Algılama: Nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular çizilir.
• Görüntü Segmentasyonu: Her piksel ait olduğu nesneye göre etiketlenir.

Ultralytics Platform içindeki yerleşik etiketleme düzenleyicisi bu süreçte yardımcı olabilir. Daha fazla ayrıntı için veri toplama ve etiketleme kılavuzumuza göz at.

Veri setimi etkili bir şekilde artırmak ve bölmek için hangi adımları izlemeliyim?#

Veri setini artırmadan önce bölmek, model performansını orijinal, üzerinde değişiklik yapılmamış veriler üzerinde doğrulamaya yardımcı olur. Şu adımları izle:

• Eğitim Seti: Verilerinin %70-80'i.
• Doğrulama Seti: hyperparameter tuning için %10-15.
• Test Seti: Nihai değerlendirme için kalan %10-15.

Böldükten sonra, veri seti çeşitliliğini artırmak için döndürme, ölçeklendirme ve çevirme gibi veri artırma teknikleri uygula. Albumentations ve OpenCV gibi kütüphaneler yardımcı olabilir. Ultralytics ayrıca kolaylık olması için built-in augmentation settings sunar.

Eğittiğim bilgisayarlı görü modelini dağıtım için nasıl dışa aktarabilirim?#

Deployment hedefinle eşleşen bir format seçerek eğitilmiş modelini export yöntemiyle dışa aktar. Ultralytics, ONNX, TensorRT ve CoreML dahil olmak üzere birden fazla formatı destekler. YOLO26 modelini dışa aktarmak için şu adımları izle:

• İstenen format parametresiyle export yöntemini kullan.
• Dışa aktarılan modelin dağıtım ortamının (örneğin, uç cihazlar, bulut) teknik özelliklerine uygun olduğundan emin ol.

Daha fazla bilgi için model export guide kılavuzuna göz at.

Dağıtılmış bir bilgisayarlı görü modelini izlemek ve bakımını yapmak için en iyi uygulamalar nelerdir?#

Sürekli izleme ve bakım, bir modelin uzun vadeli başarısı için çok önemlidir. Temel Performans Göstergelerini (KPI) takip etmek ve anomalileri tespit etmek için araçlar uygula. Model sapmasıyla mücadele etmek için modeli güncellenmiş verilerle düzenli olarak yeniden eğit. Tekrarlanabilirliği ve gelecekteki güncellemelerin kolaylığını sağlamak için model mimarisi, hiperparametreler ve değişiklikler dahil olmak üzere tüm süreci belgele. monitoring and maintenance guide kılavuzumuzda daha fazlasını öğren.