Bir Bilgisayarla Görme Projesindeki Temel Adımları Anlama

Giriş

Bilgisayar görüşü, bilgisayarların dünyayı insanlar gibi görmesine ve anlamasına yardımcı olan yapay zekanın (AI) bir alt alanıdır. 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 bilgisayarla görme teknikleri, otonom sürüşten tıbbi görüntülemeye kadar çeşitli sektörlerde değerli içgörüler elde etmek için uygulanabilir.

Working on your own computer vision projects is a great way to understand and learn more about computer vision. However, a computer vision project can consist of many steps, and it might seem confusing at first. By the end of this guide, you'll be familiar with the steps involved in a computer vision project. We'll walk through everything from the beginning to the end of a project, explaining why each part is important. Let's get started and make your computer vision project a success!

Bilgisayarla Görme Projesine Genel Bir Bakış

Before discussing the details of each step involved in a computer vision project, let's look at the overall process. If you started a computer vision project today, you'd take the following steps:

• Your first priority would be to understand your project's requirements.
• Then, you'd collect and accurately label the images that will help train your model.
• Next, you'd clean your data and apply augmentation techniques to prepare it for model training.
• After model training, you'd thoroughly test and evaluate your model to make sure it performs consistently under different conditions.
• Finally, you'd deploy your model into the real world and update it based on new insights and feedback.

Artık ne beklememiz gerektiğini bildiğimize göre, hemen adımlara geçelim ve projenizi ilerletelim.

Step 1: Defining Your Project's Goals

The first step in any computer vision project is clearly defining the problem you're trying to solve. Knowing the end goal helps you start to build a solution. This is especially true when it comes to computer vision because your project's objective will directly affect which computer vision task you need to focus on.

Aşağıda proje hedefleri ve bu hedeflere ulaşmak için kullanılabilecek bilgisayarla görme görevlerine ilişkin bazı örnekler verilmiştir:

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

  • Bilgisayarla Görme Görevi: Nesne algılama trafik izleme için idealdir çünkü birden fazla aracı verimli bir şekilde bulur ve tanımlar. 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.

  • Bilgisayarla Görme Görevi: Görüntü segmentasyonu tıbbi görüntüleme için uygundur çünkü boyut, şekil ve tedavi planlamasını değerlendirmek için çok önemli olan tümörlerin doğru ve ayrıntılı sınırlarını sağlar.

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

  • Bilgisayarla Görme Görevi: Görüntü sınıflandırma, belgenin görüntüdeki konumunu dikkate almaya gerek kalmadan her seferinde bir belgeyi ele aldığı için burada idealdir. Bu yaklaşım, sıralama işlemini basitleştirir ve hızlandırır.

Adım 1.5: Doğru Modelin ve Eğitim Yaklaşımının Seçilmesi

Proje hedefini ve uygun bilgisayarla görme görevlerini anladıktan sonra, proje hedefini tanımlamanın önemli bir parçası doğru modeli ve eğitim yaklaşımını seçmektir.

Hedefe bağlı olarak, modeli önce veya Adım 2'de hangi verileri toplayabileceğinizi gördükten sonra seçmeyi tercih edebilirsiniz. Örneğin, projenizin büyük ölçüde belirli veri türlerinin mevcudiyetine bağlı olduğunu varsayalım. Bu durumda, bir model seçmeden önce verileri toplamak ve analiz etmek daha pratik olabilir. Öte yandan, model gereksinimlerini net bir şekilde anlıyorsanız, önce modeli seçebilir ve ardından bu özelliklere uyan verileri toplayabilirsiniz.

Choosing between training from scratch or using transfer learning affects how you prepare your data. Training from scratch requires a diverse dataset to build the model's understanding from the ground up. Transfer learning, on the other hand, allows you to use a pre-trained model and adapt it with a smaller, more specific dataset. Also, choosing a specific model to train will determine how you need to prepare your data, such as resizing images or adding annotations, according to the model's specific requirements.

Note: When choosing a model, consider its deployment to ensure compatibility and performance. For example, lightweight models are ideal for edge computing due to their efficiency on resource-constrained devices. To learn more about the key points related to defining your project, read our guide on defining your project's goals and selecting the right model.

Bir bilgisayarla görme projesinin uygulamalı çalışmalarına başlamadan önce, bu ayrıntıları net bir şekilde anlamanız önemlidir. Adım 2'ye geçmeden önce aşağıdakileri dikkate aldığınızı iki kez kontrol edin:

• Clearly define the problem you're trying to solve.
• Projenizin nihai hedefini belirleyin.
• İhtiyaç duyulan özel bilgisayarla görme görevini tanımlayın (örneğin, nesne algılama, görüntü sınıflandırma, görüntü segmentasyonu).
• Bir modeli sıfırdan mı eğiteceğinize yoksa transfer öğrenimini mi kullanacağınıza karar verin.
• Göreviniz ve dağıtım ihtiyaçlarınız için uygun modeli seçin.

Adım 2: Veri Toplama ve Veri Açıklama

Bilgisayarla görme modellerinizin kalitesi veri setinizin kalitesine bağlıdır. İnternetten görüntü toplayabilir, kendi fotoğraflarınızı çekebilir veya önceden var olan veri kümelerini kullanabilirsiniz. İşte yüksek kaliteli veri kümelerini indirmek için bazı harika kaynaklar: Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository ve Kaggle Datasets.

Ultralytics gibi bazı kütüphaneler, çeşitli veri kümeleri için yerleşik destek sağlayarak yüksek kaliteli verilerle çalışmaya başlamayı kolaylaştırır. Bu kütüphaneler genellikle popüler veri kümelerini sorunsuz bir şekilde kullanmak için yardımcı programlar içerir, bu da projenizin ilk aşamalarında size çok fazla zaman ve çaba kazandırabilir.

However, if you choose to collect images or take your own pictures, you'll need to annotate your data. Data annotation is the process of labeling your data to impart knowledge to your model. The type of data annotation you'll work with depends on your specific computer vision technique. Here are some examples:

• Image Classification: You'll label the entire image as a single class.
• Object Detection: You'll draw bounding boxes around each object in the image and label each box.
• Image Segmentation: You'll label each pixel in the image according to the object it belongs to, creating detailed object boundaries.

Data collection and annotation can be a time-consuming manual effort. Annotation tools can help make this process easier. Here are some useful open annotation tools: LabeI Studio, CVAT, and Labelme.

Adım 3: Veri Artırma ve Veri Setinizi Bölme

Görüntü verilerinizi toplayıp açıklama ekledikten sonra, veri artırma işlemini gerçekleştirmeden önce veri kümenizi eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayırmanız önemlidir. Veri kümenizi artırmadan önce bölmek, modelinizi orijinal, değiştirilmemiş veriler üzerinde test etmek ve doğrulamak için çok önemlidir. Modelin yeni, görülmemiş verilere ne kadar iyi genelleme yaptığının doğru bir şekilde değerlendirilmesine yardımcı olur.

İşte verilerinizi nasıl böleceğiniz:

• Eğitim Seti: Modelinizi eğitmek için kullanılan, genellikle toplamın %70-80'ini oluşturan, verilerinizin en büyük kısmıdır.
• Doğrulama Kümesi: Genellikle verilerinizin yaklaşık %10-15'i; bu set hiperparametreleri ayarlamak ve eğitim sırasında modeli doğrulamak için kullanılır ve aşırı uyumu önlemeye yardımcı olur.
• Test Kümesi: Verilerinizin kalan %10-15'i test seti olarak ayrılır. Eğitim tamamlandıktan sonra modelin görünmeyen veriler üzerindeki performansını değerlendirmek için kullanılır.

Verilerinizi böldükten sonra, veri kümenizin boyutunu yapay olarak artırmak için görüntüleri döndürme, ölçekleme ve çevirme gibi dönüşümler uygulayarak veri büyütme işlemi gerçekleştirebilirsiniz. Veri büyütme, modelinizi varyasyonlara karşı daha dayanıklı hale getirir ve görünmeyen görüntüler üzerindeki performansını artırır.

OpenCV, Albumentations ve TensorFlow gibi kütüphaneler kullanabileceğiniz esnek büyütme fonksiyonları sunar. Ayrıca, Ultralytics gibi bazı kütüphaneler, doğrudan model eğitim fonksiyonu içinde yerleşik büyütme ayarlarına sahiptir ve bu da süreci basitleştirir.

Verilerinizi daha iyi anlamak için Matplotlib veya Seaborn gibi araçları kullanarak görüntüleri görselleştirebilir, dağılımlarını ve özelliklerini analiz edebilirsiniz. Verilerinizi görselleştirmek örüntüleri, anormallikleri ve artırma tekniklerinizin etkinliğini belirlemenize yardımcı olur. Ayrıca semantik arama, SQL sorguları ve vektör benzerlik araması ile bilgisayarla görme veri kümelerini keşfetmek için bir araç olan Ultralytics Explorer'ı da kullanabilirsiniz.

By properly understanding, splitting, and augmenting your data, you can develop a well-trained, validated, and tested model that performs well in real-world applications.

Adım 4: Model Eğitimi

Veri setiniz eğitim için hazır olduğunda, gerekli ortamı kurmaya, veri setlerinizi yönetmeye ve modelinizi eğitmeye odaklanabilirsiniz.

First, you'll need to make sure your environment is configured correctly. Typically, this includes the following:

• TensorFlow, PyTorch veya gibi temel kütüphaneleri ve çerçeveleri yükleme Ultralytics.
• Bir GPU kullanıyorsanız, CUDA ve cuDNN gibi kütüphaneleri yüklemek GPU hızlandırmasını etkinleştirmeye ve eğitim sürecini hızlandırmaya yardımcı olacaktır.

Ardından, eğitim ve doğrulama veri kümelerinizi ortamınıza yükleyebilirsiniz. Yeniden boyutlandırma, format dönüştürme veya artırma yoluyla verileri normalleştirin ve ön işleme tabi tutun. Modeliniz seçiliyken katmanları yapılandırın ve hiperparametreleri belirleyin. Kayıp fonksiyonunu, optimize ediciyi ve performans metriklerini ayarlayarak modeli derleyin.

Ultralytics gibi kütüphaneler eğitim sürecini basitleştirir. Minimum kodla verileri modele besleyerek eğitime başlayabilirsiniz. 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 kaydedin.

Doğru veri seti yönetiminin verimli eğitim için hayati önem taşıdığını unutmamak önemlidir. Değişiklikleri takip etmek ve tekrarlanabilirliği sağlamak için veri kümeleri için sürüm kontrolünü kullanın. DVC (Veri Sürüm Kontrolü) gibi araçlar büyük veri kümelerinin yönetilmesine yardımcı olabilir.

Adım 5: Model Değerlendirme ve Model İnce Ayarı

It's important to assess your model's performance using various metrics and refine it to improve accuracy. Evaluating helps identify areas where the model excels and where it may need improvement. Fine-tuning ensures the model is optimized for the best possible performance.

• Performance Metrics: Use metrics like accuracy, precision, recall, and F1-score to evaluate your model's performance. These metrics provide insights into how well your model is making predictions.

• Hiperparametre Ayarlama: Model performansını optimize etmek için hiperparametreleri ayarlayın. Izgara arama veya rastgele arama gibi teknikler en iyi hiperparametre değerlerini bulmaya yardımcı olabilir.

• İnce Ayar: Performansı artırmak için model mimarisinde veya eğitim sürecinde küçük ayarlamalar yapın. Bu, öğrenme oranlarını, yığın boyutlarını veya diğer model parametrelerini değiştirmeyi içerebilir.

Adım 6: Model Testi

Bu adımda, modelinizin tamamen görünmeyen veriler üzerinde iyi performans gösterdiğinden emin olabilir ve dağıtım için hazır olduğunu onaylayabilirsiniz. Model testi ile model değerlendirmesi arasındaki fark, modelin yinelemeli olarak iyileştirilmesinden ziyade nihai modelin performansının doğrulanmasına odaklanmasıdır.

Ortaya çıkabilecek yaygın sorunları kapsamlı bir şekilde test etmek ve hatalarını ayıklamak önemlidir. Modelinizi eğitim veya doğrulama sırasında kullanılmayan ayrı bir test veri kümesi üzerinde test edin. Bu veri kümesi, modelin performansının tutarlı ve güvenilir olmasını sağlamak için gerçek dünya senaryolarını temsil etmelidir.

Ayrıca, aşırı uyum, yetersiz uyum ve veri sızıntısı gibi yaygın sorunları da ele alın. Bu sorunları belirlemek ve düzeltmek için çapraz doğrulama ve anomali tespiti gibi teknikleri kullanın.

Adım 7: Model Dağıtımı

Modeliniz kapsamlı bir şekilde test edildikten sonra sıra onu dağıtmaya gelir. Dağıtım, modelinizi bir üretim ortamında kullanıma hazır hale getirmeyi içerir. Bir bilgisayarla görme modelini dağıtmak için gereken adımları aşağıda bulabilirsiniz:

• Ortamı Kurma: İster bulut tabanlı (AWS, Google Cloud, Azure) ister uç tabanlı (yerel cihazlar, IoT) olsun, seçtiğiniz dağıtım seçeneği için gerekli altyapıyı yapılandırın.

• Modeli Dışa Aktarma: Dağıtım platformunuzla uyumluluğu sağlamak için modelinizi uygun formata aktarın (örneğin, ONNX, TensorRT, CoreML için YOLOv8).

• Modeli Dağıtma: API'ler veya uç noktalar kurarak ve uygulamanızla entegre ederek modeli dağıtın.
• Ölçeklenebilirliği Sağlama: Kaynakları yönetmek ve artan veri ve kullanıcı taleplerini ele almak için yük dengeleyiciler, otomatik ölçeklendirme grupları ve izleme araçları uygulayın.

Adım 8: İzleme, Bakım ve Dokümantasyon

Once your model is deployed, it's important to continuously monitor its performance, maintain it to handle any issues, and document the entire process for future reference and improvements.

İzleme araçları, temel performans göstergelerini (KPI'lar) izlemenize ve anormallikleri veya doğruluktaki düşüşleri tespit etmenize yardımcı olabilir. Modeli izleyerek, girdi verilerindeki değişiklikler nedeniyle modelin performansının zaman içinde düştüğü model kaymasının farkına varabilirsiniz. Doğruluğu ve uygunluğu korumak için modeli güncellenmiş verilerle periyodik olarak yeniden eğitin.

İzleme ve bakımın yanı sıra dokümantasyon da çok önemlidir. 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 dokümantasyon tekrarlanabilirliği sağlar ve gelecekteki güncellemeleri veya sorun gidermeyi kolaylaştırır. Modelinizi etkin bir şekilde izleyerek, bakımını yaparak ve belgeleyerek, yaşam döngüsü boyunca doğru, güvenilir ve kolay yönetilebilir kalmasını sağlayabilirsiniz.

SSS

İşte bir bilgisayarla görme projesi sırasında ortaya çıkabilecek bazı yaygın sorular:

• S1: Bir bilgisayarla görme projesine başlarken zaten bir veri kümem veya verilerim varsa adımlar nasıl değişir?

  • A1: Starting with a pre-existing dataset or data affects the initial steps of your project. In Step 1, along with deciding the computer vision task and model, you'll also need to explore your dataset thoroughly. Understanding its quality, variety, and limitations will guide your choice of model and training approach. Your approach should align closely with the data's characteristics for more effective outcomes. Depending on your data or dataset, you may be able to skip Step 2 as well.

• Q2: I'm not sure what computer vision project to start my AI learning journey with.

  • A2: Check out our guides on Real-World Projects for inspiration and guidance.

• Q3: I don't want to train a model. I just want to try running a model on an image. How can I do that?

  • A3: Yeni bir model eğitmeden bir görüntü üzerinde tahminler yürütmek için önceden eğitilmiş bir model kullanabilirsiniz. Görüntüleriniz üzerinde tahminler yapmak için önceden eğitilmiş bir YOLOv8 modelinin nasıl kullanılacağına ilişkin talimatlar için YOLOv8 predict docs sayfasına göz atın.

• S4: Bilgisayarla görme uygulamaları ve YOLOv8 hakkında daha ayrıntılı makaleleri ve güncellemeleri nerede bulabilirim?

  • A4: Bilgisayarla görme uygulamaları ve YOLOv8 hakkında daha ayrıntılı makaleler, güncellemeler ve içgörüler için Ultralytics blog sayfasını ziyaret edin. Blog çok çeşitli konuları kapsar ve güncel kalmanıza ve projelerinizi geliştirmenize yardımcı olacak değerli bilgiler sağlar.

Toplumla Etkileşim

Bilgisayarla görme meraklılarından oluşan bir toplulukla bağlantı kurmak, bilgisayarla görme projeniz üzerinde çalışırken karşılaştığınız sorunları güvenle çözmenize yardımcı olabilir. İşte etkili bir şekilde öğrenmenin, sorun gidermenin ve ağ kurmanın bazı yolları.

Toplum Kaynakları

• GitHub Sorunları: YOLOv8 GitHub deposuna göz atın ve sorular sormak, hataları bildirmek ve yeni özellikler önermek için Sorunlar sekmesini kullanın. Aktif topluluk ve bakımcılar belirli konularda yardımcı olmak için oradadır.
• Ultralytics Discord Sunucusu: Diğer kullanıcılar ve geliştiricilerle etkileşim kurmak, destek almak ve görüşlerinizi paylaşmak için Ultralytics Discord sunucusuna katılın.

Resmi Belgeler

• Ultralytics YOLOv8 Dokümantasyon: Farklı bilgisayarla görme görevleri ve projeleri hakkında yararlı ipuçları içeren ayrıntılı kılavuzlar için resmi YOLOv8 belgelerini keşfedin.

Bu kaynakları kullanmak, zorlukların üstesinden gelmenize ve bilgisayarla görme topluluğundaki en son trendler ve en iyi uygulamalarla güncel kalmanıza yardımcı olacaktır.

Bilgisayarla Görme Projenize Bugün Başlayın!

Bir bilgisayarla görme projesini üstlenmek heyecan verici ve ödüllendirici olabilir. Bu kılavuzdaki adımları izleyerek başarı için sağlam bir temel oluşturabilirsiniz. Her adım, hedeflerinizi karşılayan ve gerçek dünya senaryolarında iyi çalışan bir çözüm geliştirmek için çok önemlidir. Deneyim kazandıkça, projelerinizi geliştirmek için gelişmiş teknikler ve araçlar keşfedeceksiniz. Meraklı olun, öğrenmeye devam edin ve yeni yöntemleri ve yenilikleri keşfedin!

Yorumlar