Link to this sectionBir Bilgisayarlı Görü Projesindeki Temel Adımları Anlamak#

Link to this sectionGiriş#

Bilgisayarlı görü, bilgisayarların dünyayı insanlar gibi görmesine ve anlamasına yardımcı olan yapay zeka (AI) alanının bir alt dalıdır. Bilgi çıkarmak, kalıpları tanımak ve bu verilere dayanarak kararlar almak için görüntüleri veya videoları işler ve analiz eder.

Nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve örnek segmentasyonu gibi bilgisayarlı görü teknikleri, değerli içgörüler elde etmek için otonom sürüşten tıbbi görüntülemeye kadar çeşitli sektörlerde uygulanabilir.

Kendi bilgisayarlı görü projelerin üzerinde çalışmak, bilgisayarlı görüyü anlamanın ve daha fazlasını öğrenmenin harika bir yoludur. Ancak, bir bilgisayarlı görü projesi birçok adımdan oluşabilir ve ilk başta kafa karıştırıcı görünebilir. Bu rehberin sonunda, bir bilgisayarlı görü projesinde yer alan adımlara aşina olacaksın. Projenin başından sonuna kadar her şeyi adım adım inceleyecek ve her bölümün neden önemli olduğunu açıklayacağız.

Link to this sectionBir 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 projenin gereksinimlerini anlamak olurdu.
• Ardından, modelini eğitmene yardımcı olacak görüntüleri toplar ve doğru bir şekilde etiketlerdin.
• Daha sonra, verilerini temizler ve model eğitimi için hazırlamak amacıyla artırma teknikleri uygulardın.
• Model eğitiminden sonra, farklı koşullar altında tutarlı bir şekilde çalıştığından emin olmak için modelini kapsamlı bir şekilde test eder ve değerlendirirdin.
• Son olarak, modelini gerçek dünyaya dağıtır ve yeni içgörülere ve geri bildirimlere göre güncellerdin.

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

Link to this sectionAdım: 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: Görüntü sınıflandırma, belgenin görüntüdeki konumunu dikkate almaya gerek kalmadan her seferinde bir belgeyi işlediği için burada idealdir. Bu yaklaşım, sıralama sürecini basitleştirir ve hızlandırır.

Link to this section1.5. Adım: Doğru Modeli ve Eğitim Yaklaşımını Seçme#

Proje amacını ve uygun bilgisayarlı görü görevlerini anladıktan sonra, proje hedefini belirlemenin önemli bir parçası doğru modeli seçmek ve eğitim yaklaşımını belirlemektir.

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 eğitim veya transfer öğrenimi kullanma arasında seçim yapmak, verilerini nasıl hazırlayacağını etkiler. Sıfırdan eğitim, modelin anlayışını temelden oluşturmak için çeşitli bir veri seti gerektirir. Transfer öğrenimi ise önceden eğitilmiş bir model kullanmana ve bunu daha küçük, daha spesifik bir veri setiyle uyarlamana olanak tanır. Ayrıca, eğitmek için belirli bir model seçmek, görüntüleri yeniden boyutlandırmak veya modelin özel gereksinimlerine göre ek açıklamalar eklemek gibi verilerini nasıl hazırlaman gerektiğini belirleyecektir.

Not: Bir model seçerken, uyumluluğu ve performansı sağlamak için dağıtımını göz önünde bulundur. Örneğin, hafif modeller kaynak kısıtlı cihazlardaki verimlilikleri nedeniyle uç bilişim için idealdir. Projenizi tanımlamayla ilgili önemli noktalar hakkında daha fazla bilgi edinmek için projenizin hedeflerini tanımlama ve doğru modeli seçme hakkındaki rehberimizi okuyun.

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.

Link to this sectionAdım: Veri Toplama ve Veri Etiketleme#

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

Ultralytics gibi bazı kütüphaneler, çeşitli veri setleri için yerleşik destek sağlar ve bu da 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 fazla zaman ve emek kazandırabilir.

Ancak, görüntüleri toplamayı veya kendi resimlerini çekmeyi seçersen, verilerini etiketlemen gerekecektir. Veri etiketleme, modeline bilgi aktarmak için verilerini etiketleme sürecidir. Çalışacağın veri etiketleme türü, spesifik bilgisayarlı görü tekniğine bağlıdır. İşte bazı örnekler:

• Görüntü Sınıflandırma: Tüm görüntüyü tek bir sınıf olarak etiketleyeceksin.
• Nesne Algılama: Görüntüdeki her nesnenin etrafına sınırlayıcı kutular çizecek ve her kutuyu etiketleyeceksin.
• Görüntü Segmentasyonu: Görüntüdeki her bir pikseli ait olduğu nesneye göre etiketleyerek ayrıntılı nesne sınırları oluşturacaksın.

Veri toplama ve etiketleme zaman alıcı bir manuel çaba olabilir. Etiketleme araçları bu süreci kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. İşte bazı yararlı açık etiketleme araçları: Label Studio, CVAT ve Labelme.

Link to this sectionAdım: Veri Artırma ve Veri Setini Bölme#

Görüntü verilerini toplayıp etiketledikten sonra, veri artırma gerçekleştirmeden önce veri setini eğitim, doğrulama ve test setlerine ayırman önemlidir. Veri setini artırmadan önce bölmek, modelini orijinal, üzerinde değişiklik yapılmamış veriler üzerinde test etmek ve doğrulamak için çok önemlidir. Modelin yeni, görülmemiş verilere ne kadar iyi genelleştirildiğini 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 yaklaşık %10-15'i; bu set, hiperparametreleri ayarlamak ve eğitim sırasında modeli doğrulamak için kullanılır, bu da aşırı öğrenmeyi 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. Ayrıca, Ultralytics gibi bazı kütüphaneler, model eğitimi fonksiyonunun içinde doğrudan yerleşik artırma ayarlarına sahiptir ve bu da süreci basitleştirir.

Verilerini daha iyi anlamak için görüntüleri görselleştirmek ve dağılımlarını ve özelliklerini analiz etmek için Matplotlib veya Seaborn gibi araçlar kullanabilirsin. Verilerini görselleştirmek, kalıpları, anormallikleri ve artırma tekniklerinin etkinliğini belirlemeye yardımcı olur. Ultralytics Platform Charts sekmesi, yüklenen her veri seti için otomatik olarak bölünmüş dağılım, sınıf sayıları, görüntü boyutu histogramları ve etiket konumu ısı haritaları oluşturarak bu içgörülerin çoğunu kod yazmadan ortaya çıkarabilir.

Verilerini doğru bir şekilde anlayarak, bölerek ve artırarak, gerçek dünya uygulamalarında iyi performans gösteren, iyi eğitilmiş, doğrulanmış ve test edilmiş bir model geliştirebilirsin.

Link to this sectionAdım: 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 yüklemek.
• 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. Verileri yeniden boyutlandırma, format dönüştürme veya artırma yoluyla normalleştir ve ön işle. Modelini seçtikten sonra, katmanları yapılandır ve hiperparametreleri belirt. Kayıp fonksiyonunu, optimize ediciyi ve performans metriklerini ayarlayarak modeli derle.

Ultralytics gibi kütüphaneler eğitim sürecini basitleştirir. Çok az kodla verileri modele besleyerek eğitime başlayabilirsin. Bu kütüphaneler ağırlık ayarlamalarını, geriye yayılımı ve doğrulamayı otomatik olarak gerçekleştirir. Ayrıca ilerlemeyi izlemek ve hiperparametreleri kolayca ayarlamak için araçlar sunarlar. Eğitimden sonra, modeli ve ağırlıklarını birkaç komutla kaydet.

Verimli bir eğitim için doğru veri seti yönetiminin hayati olduğunu unutmamak önemlidir. Değişiklikleri takip etmek ve tekrarlanabilirliği sağlamak için veri setleri için sürüm kontrolü kullan. DVC (Data Version Control) gibi araçlar büyük veri setlerini yönetmeye yardımcı olabilir.

Link to this sectionAdım: Model Değerlendirme ve Model İnce Ayarı#

Modelinin performansını çeşitli metrikler kullanarak değerlendirmek ve doğruluğu iyileştirmek için onu hassaslaştırmak önemlidir. Değerlendirme, modelin başarılı olduğu ve iyileştirilmesi gereken alanları belirlemeye yardımcı olur. İnce ayar, modelin mümkün olan en iyi performans için optimize edilmesini sağlar.

• Performans Metrikleri: Modelinin performansını değerlendirmek için doğruluk, hassasiyet, duyarlılık ve F1-skoru gibi metrikleri kullan. Bu metrikler, modelinin tahminleri ne kadar iyi yaptığına dair içgörüler sağlar.
• Hiperparametre Ayarı: Model performansını optimize etmek için hiperparametreleri ayarla. Izgara araması veya rastgele arama gibi teknikler en iyi hiperparametre değerlerini bulmaya yardımcı olabilir.
• İnce Ayar: Performansı artırmak için model mimarisinde veya eğitim sürecinde küçük ayarlamalar yap. Bu, öğrenme oranlarını, yığın boyutlarını veya diğer model parametrelerini değiştirmeyi içerebilir.

Model değerlendirme ve ince ayar teknikleri hakkında daha derin bir anlayış için model değerlendirme içgörüleri rehberimize göz at.

Link to this sectionAdım: Model Testi#

Bu adımda, modelinin tamamen görülmemiş veriler üzerinde iyi performans gösterdiğinden emin olabilir, dağıtım için hazır olduğunu teyit edebilirsin. Model testi ile model değerlendirme arasındaki fark, testin 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, aşırı öğrenme, yetersiz öğrenme ve veri sızıntısı gibi yaygın sorunları ele al. Bu sorunları tanımlamak ve düzeltmek için çapraz doğrulama ve anomali tespiti gibi teknikler kullan. Kapsamlı test stratejileri için model testi rehberimize başvur.

Link to this sectionAdım: Model Dağıtımı#

Modelin kapsamlı bir şekilde test edildikten sonra, dağıtma zamanı gelmiştir. Model dağıtımı, modelini üretim ortamında kullanım için kullanılabilir hale getirmeyi içerir. İşte bir bilgisayarlı görü modelini dağıtmak için gereken adımlar:

• Ortamı Kurma: İster bulut tabanlı (AWS, Google Cloud, Azure) ister uç tabanlı (yerel cihazlar, IoT) olsun, seçtiğin dağıtım seçeneği için gerekli altyapıyı yapılandır.
• Modeli Dışa Aktarma: Dağıtım platformunla uyumluluğu sağlamak için modelini uygun formata (örneğin 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.

Dağıtım stratejileri ve en iyi uygulamalar hakkında daha ayrıntılı rehberlik için model dağıtım uygulamaları rehberimize göz at. Ultralytics Platform ayrıca, altyapı kurulumunu otomatik olarak yöneten 43 küresel bölgede otomatik ölçeklendirme ile yönetilen dağıtım uç noktaları sağlar.

Link to this sectionAdım: 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, belgeleme de anahtardır. Model mimarisi, eğitim prosedürleri, hiperparametreler, veri ön işleme adımları ve dağıtım ve bakım sırasında yapılan tüm değişiklikler dahil olmak üzere tüm süreci kapsamlı bir şekilde belgeleyin. İyi belgeleme, tekrarlanabilirliği sağlar ve gelecekteki güncellemeleri veya sorun gidermeyi kolaylaştırır. Modelinizi etkin bir şekilde izleyerek, bakımını yaparak ve belgeleyerek, kullanım ömrü boyunca doğru, güvenilir ve yönetimi kolay kalmasını sağlayabilirsin.

Link to this sectionToplulukla 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.

Link to this sectionTopluluk Kaynakları#

• GitHub Issues: YOLO26 GitHub deposuna göz at ve soru sormak, hataları bildirmek ve yeni özellikler önermek için Issues sekmesini kullan. Aktif topluluk ve sürdürücüler, belirli sorunlarda yardımcı olmak için oradalar.
• Ultralytics Discord Sunucusu: Diğer kullanıcılar ve geliştiricilerle etkileşim kurmak, destek almak ve içgörü paylaşmak için Ultralytics Discord sunucusuna katıl.

Link to this sectionResmi Belgeler#

• Ultralytics YOLO26 Belgelendirmesi: Farklı bilgisayarlı görü görevleri ve projeleri hakkında yararlı ipuçları içeren ayrıntılı rehberler için resmi YOLO26 belgelendirmesini keşfet.

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

Link to this sectionSonraki Adımlar#

Bir bilgisayarlı görü projesini üstlenmek heyecan verici ve ödüllendirici olabilir. Bu rehberdeki adımları izleyerek, başarı için sağlam bir temel oluşturabilirsin. Her adım, hedeflerini karşılayan ve gerçek dünya senaryolarında iyi çalışan bir çözüm geliştirmek için çok önemlidir. Deneyim kazandıkça, projelerini iyileştirmek için gelişmiş teknikler ve araçlar keşfedeceksin.

Link to this sectionSSS#

Link to this sectionProjem için doğru bilgisayarlı görü görevini nasıl seçerim?#

Doğru bilgisayarlı görü görevini seçmek, projenin nihai hedefine bağlıdır. Örneğin, trafiği izlemek istiyorsan, nesne algılama birden fazla araç türünü gerçek zamanlı olarak bulabildiği ve tanımlayabildiği için uygundur. Tıbbi görüntüleme için, görüntü segmentasyonu tümörlerin ayrıntılı sınırlarını sağladığı ve teşhis ve tedavi planlamasına yardımcı olduğu için idealdir. Nesne algılama, örnek segmentasyonu, anlamsal segmentasyon ve görüntü sınıflandırma gibi spesifik görevler hakkında daha fazla bilgi edin.

Link to this sectionVeri 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.

Label Studio, CVAT ve Labelme gibi araçlar bu süreçte yardımcı olabilir. Daha fazla ayrıntı için veri toplama ve etiketleme rehberimize başvur.

Link to this sectionVeri 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: Hiperparametre ayarı için %10-15.
• Test Seti: Nihai değerlendirme için kalan %10-15.

Veri setindeki çeşitliliği artırmak için ayırma işleminden sonra döndürme, ölçeklendirme ve yansıtma gibi veri artırma tekniklerini uygula. Albumentations ve OpenCV gibi kütüphaneler yardımcı olabilir. Ultralytics ayrıca kolaylık sağlamak için yerleşik artırma ayarları sunar.

Link to this sectionEğittiğim bilgisayarlı görü modelini dağıtım için nasıl dışa aktarabilirim?#

Modelini dışa aktarmak, farklı dağıtım platformlarıyla uyumluluk sağlar. Ultralytics, ONNX, TensorRT ve CoreML dahil olmak üzere birçok format desteği sunar. YOLO26 modelini dışa aktarmak için bu kılavuzu izle:

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

Daha fazla bilgi için model dışa aktarma kılavuzuna göz at.

Link to this sectionDağıtılmış 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 kullan. Model kaymasını engellemek için modeli düzenli olarak güncel verilerle yeniden eğit. Yeniden üretilebilirliği sağlamak ve gelecekteki güncellemeleri kolaylaştırmak için model mimarisi, hiperparametreler ve değişiklikler dahil olmak üzere tüm süreci belgele. Daha fazlasını izleme ve bakım kılavuzumuzda öğren.