─░├žeri─če ge├ž

Bir Bilgisayarla G├Ârme Projesindeki Temel Ad─▒mlar─▒ Anlama

Giri┼č

Bilgisayar g├Âr├╝┼č├╝, bilgisayarlar─▒n d├╝nyay─▒ insanlar gibi g├Ârmesine ve anlamas─▒na yard─▒mc─▒ olan yapay zekan─▒n (AI) bir alt alan─▒d─▒r. Bilgi ├ž─▒karmak, kal─▒plar─▒ tan─▒mak ve bu verilere dayanarak kararlar almak i├žin g├Âr├╝nt├╝leri veya videolar─▒ i┼čler ve analiz eder.

Nesne alg─▒lama, g├Âr├╝nt├╝ s─▒n─▒fland─▒rma ve ├Ârnek segmentasyonu gibi bilgisayarla g├Ârme teknikleri, otonom s├╝r├╝┼čten t─▒bbi g├Âr├╝nt├╝lemeye kadar ├že┼čitli sekt├Ârlerde de─čerli i├žg├Âr├╝ler elde etmek i├žin uygulanabilir.

Bilgisayarla g├Ârme tekniklerine genel bak─▒┼č

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 G├Ârme Projesine Genel Bir Bak─▒┼č

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.

Bilgisayarla G├Ârme Proje Ad─▒mlar─▒na Genel Bak─▒┼č

Art─▒k ne beklememiz gerekti─čini bildi─čimize g├Âre, hemen ad─▒mlara ge├želim 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.

A┼ča─č─▒da proje hedefleri ve bu hedeflere ula┼čmak i├žin kullan─▒labilecek bilgisayarla g├Ârme g├Ârevlerine ili┼čkin baz─▒ ├Ârnekler verilmi┼čtir:

  • Ama├ž: Karayollar─▒ndaki farkl─▒ ara├ž t├╝rlerinin ak─▒┼č─▒n─▒ izleyip y├Ânetebilen, trafik y├Ânetimini ve g├╝venli─čini iyile┼čtiren bir sistem geli┼čtirmek.

    • Bilgisayarla G├Ârme G├Ârevi: Nesne alg─▒lama trafik izleme i├žin idealdir ├ž├╝nk├╝ birden fazla arac─▒ verimli bir ┼čekilde bulur ve tan─▒mlar. Bu g├Ârev i├žin gereksiz ayr─▒nt─▒ sa─člayan g├Âr├╝nt├╝ segmentasyonundan daha az hesaplama gerektirir ve daha h─▒zl─▒, ger├žek zamanl─▒ analiz sa─člar.
  • Ama├ž: T─▒bbi g├Âr├╝nt├╝leme taramalar─▒nda t├╝m├Ârlerin hassas, piksel d├╝zeyinde ana hatlar─▒n─▒ sa─člayarak radyologlara yard─▒mc─▒ olan bir ara├ž geli┼čtirmek.

    • Bilgisayarla G├Ârme G├Ârevi: G├Âr├╝nt├╝ segmentasyonu t─▒bbi g├Âr├╝nt├╝leme i├žin uygundur ├ž├╝nk├╝ boyut, ┼čekil ve tedavi planlamas─▒n─▒ de─čerlendirmek i├žin ├žok ├Ânemli olan t├╝m├Ârlerin do─čru ve ayr─▒nt─▒l─▒ s─▒n─▒rlar─▒n─▒ sa─člar.
  • Ama├ž: Organizasyonel verimlili─či ve belge eri┼čimini art─▒rmak i├žin ├že┼čitli belgeleri (├Ârne─čin faturalar, makbuzlar, yasal evraklar) kategorize eden dijital bir sistem olu┼čturmak.

    • Bilgisayarla G├Ârme G├Ârevi: G├Âr├╝nt├╝ s─▒n─▒fland─▒rma, belgenin g├Âr├╝nt├╝deki konumunu dikkate almaya gerek kalmadan her seferinde bir belgeyi ele ald─▒─č─▒ i├žin burada idealdir. Bu yakla┼č─▒m, s─▒ralama i┼člemini basitle┼čtirir ve h─▒zland─▒r─▒r.

Ad─▒m 1.5: Do─čru Modelin ve E─čitim Yakla┼č─▒m─▒n─▒n Se├žilmesi

Proje hedefini ve uygun bilgisayarla g├Ârme g├Ârevlerini anlad─▒ktan sonra, proje hedefini tan─▒mlaman─▒n ├Ânemli bir par├žas─▒ do─čru modeli ve e─čitim yakla┼č─▒m─▒n─▒ se├žmektir.

Hedefe ba─čl─▒ olarak, modeli ├Ânce veya Ad─▒m 2'de hangi verileri toplayabilece─činizi g├Ârd├╝kten sonra se├žmeyi tercih edebilirsiniz. ├ľrne─čin, projenizin b├╝y├╝k ├Âl├ž├╝de belirli veri t├╝rlerinin mevcudiyetine ba─čl─▒ oldu─čunu varsayal─▒m. Bu durumda, bir model se├žmeden ├Ânce verileri toplamak ve analiz etmek daha pratik olabilir. ├ľte yandan, model gereksinimlerini net bir ┼čekilde anl─▒yorsan─▒z, ├Ânce modeli se├žebilir ve ard─▒ndan bu ├Âzelliklere 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.

S─▒f─▒rdan E─čitime Kar┼č─▒ Transfer ├ľ─črenimini Kullanma

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 g├Ârme projesinin uygulamal─▒ ├žal─▒┼čmalar─▒na ba┼člamadan ├Ânce, bu ayr─▒nt─▒lar─▒ net bir ┼čekilde anlaman─▒z ├Ânemlidir. Ad─▒m 2'ye ge├žmeden ├Ânce a┼ča─č─▒dakileri dikkate ald─▒─č─▒n─▒z─▒ iki kez kontrol edin:

  • Clearly define the problem you're trying to solve.
  • Projenizin nihai hedefini belirleyin.
  • ─░htiya├ž duyulan ├Âzel bilgisayarla g├Ârme g├Ârevini tan─▒mlay─▒n (├Ârne─čin, nesne alg─▒lama, g├Âr├╝nt├╝ s─▒n─▒fland─▒rma, g├Âr├╝nt├╝ segmentasyonu).
  • Bir modeli s─▒f─▒rdan m─▒ e─čitece─činize yoksa transfer ├Â─črenimini mi kullanaca─č─▒n─▒za karar verin.
  • G├Âreviniz ve da─č─▒t─▒m ihtiya├žlar─▒n─▒z i├žin uygun modeli se├žin.

Ad─▒m 2: Veri Toplama ve Veri A├ž─▒klama

Bilgisayarla g├Ârme modellerinizin kalitesi veri setinizin kalitesine ba─čl─▒d─▒r. ─░nternetten g├Âr├╝nt├╝ toplayabilir, kendi foto─čraflar─▒n─▒z─▒ ├žekebilir veya ├Ânceden var olan veri k├╝melerini kullanabilirsiniz. ─░┼čte y├╝ksek kaliteli veri k├╝melerini indirmek i├žin baz─▒ harika kaynaklar: Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository ve Kaggle Datasets.

Ultralytics gibi baz─▒ k├╝t├╝phaneler, ├že┼čitli veri k├╝meleri i├žin yerle┼čik destek sa─člayarak y├╝ksek kaliteli verilerle ├žal─▒┼čmaya ba┼člamay─▒ kolayla┼čt─▒r─▒r. Bu k├╝t├╝phaneler genellikle pop├╝ler veri k├╝melerini sorunsuz bir ┼čekilde kullanmak i├žin yard─▒mc─▒ programlar i├žerir, bu da projenizin ilk a┼čamalar─▒nda size ├žok fazla zaman ve ├žaba kazand─▒rabilir.

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.

Farkl─▒ G├Âr├╝nt├╝ A├ž─▒klama T├╝rleri

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.

Ad─▒m 3: Veri Art─▒rma ve Veri Setinizi B├Âlme

G├Âr├╝nt├╝ verilerinizi toplay─▒p a├ž─▒klama ekledikten sonra, veri art─▒rma i┼člemini ger├žekle┼čtirmeden ├Ânce veri k├╝menizi e─čitim, do─črulama ve test k├╝melerine ay─▒rman─▒z ├Ânemlidir. Veri k├╝menizi art─▒rmadan ├Ânce b├Âlmek, modelinizi orijinal, de─či┼čtirilmemi┼č veriler ├╝zerinde test etmek ve do─črulamak i├žin ├žok ├Ânemlidir. Modelin yeni, g├Âr├╝lmemi┼č verilere ne kadar iyi genelleme yapt─▒─č─▒n─▒n do─čru bir ┼čekilde de─čerlendirilmesine yard─▒mc─▒ olur.

─░┼čte verilerinizi nas─▒l b├Âlece─činiz:

  • E─čitim Seti: Modelinizi e─čitmek i├žin kullan─▒lan, genellikle toplam─▒n %70-80'ini olu┼čturan, verilerinizin en b├╝y├╝k k─▒sm─▒d─▒r.
  • Do─črulama K├╝mesi: Genellikle verilerinizin yakla┼č─▒k %10-15'i; bu set hiperparametreleri ayarlamak ve e─čitim s─▒ras─▒nda modeli do─črulamak i├žin kullan─▒l─▒r ve a┼č─▒r─▒ uyumu ├Ânlemeye yard─▒mc─▒ olur.
  • Test K├╝mesi: Verilerinizin kalan %10-15'i test seti olarak ayr─▒l─▒r. E─čitim tamamland─▒ktan sonra modelin g├Âr├╝nmeyen veriler ├╝zerindeki performans─▒n─▒ de─čerlendirmek i├žin kullan─▒l─▒r.

Verilerinizi b├Âld├╝kten sonra, veri k├╝menizin boyutunu yapay olarak art─▒rmak i├žin g├Âr├╝nt├╝leri d├Ând├╝rme, ├Âl├žekleme ve ├ževirme gibi d├Ân├╝┼č├╝mler uygulayarak veri b├╝y├╝tme i┼člemi ger├žekle┼čtirebilirsiniz. Veri b├╝y├╝tme, modelinizi varyasyonlara kar┼č─▒ daha dayan─▒kl─▒ hale getirir ve g├Âr├╝nmeyen g├Âr├╝nt├╝ler ├╝zerindeki performans─▒n─▒ art─▒r─▒r.

Veri Art─▒r─▒mlar─▒na ├ľrnekler

OpenCV, Albumentations ve TensorFlow gibi k├╝t├╝phaneler kullanabilece─činiz esnek b├╝y├╝tme fonksiyonlar─▒ sunar. Ayr─▒ca, Ultralytics gibi baz─▒ k├╝t├╝phaneler, do─črudan model e─čitim fonksiyonu i├žinde yerle┼čik b├╝y├╝tme ayarlar─▒na sahiptir ve bu da s├╝reci basitle┼čtirir.

Verilerinizi daha iyi anlamak i├žin Matplotlib veya Seaborn gibi ara├žlar─▒ kullanarak g├Âr├╝nt├╝leri g├Ârselle┼čtirebilir, da─č─▒l─▒mlar─▒n─▒ ve ├Âzelliklerini analiz edebilirsiniz. Verilerinizi g├Ârselle┼čtirmek ├Âr├╝nt├╝leri, anormallikleri ve art─▒rma tekniklerinizin etkinli─čini belirlemenize yard─▒mc─▒ olur. Ayr─▒ca semantik arama, SQL sorgular─▒ ve vekt├Âr benzerlik aramas─▒ ile bilgisayarla g├Ârme veri k├╝melerini ke┼čfetmek i├žin bir ara├ž olan Ultralytics Explorer'─▒ da kullanabilirsiniz.

Ultralytics Explorer Arac─▒

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.

Ad─▒m 4: Model E─čitimi

Veri setiniz e─čitim i├žin haz─▒r oldu─čunda, gerekli ortam─▒ kurmaya, veri setlerinizi y├Ânetmeye ve modelinizi e─čitmeye odaklanabilirsiniz.

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

  • TensorFlow, PyTorch veya gibi temel k├╝t├╝phaneleri ve ├žer├ževeleri y├╝kleme Ultralytics.
  • Bir GPU kullan─▒yorsan─▒z, CUDA ve cuDNN gibi k├╝t├╝phaneleri y├╝klemek GPU h─▒zland─▒rmas─▒n─▒ etkinle┼čtirmeye ve e─čitim s├╝recini h─▒zland─▒rmaya yard─▒mc─▒ olacakt─▒r.

Ard─▒ndan, e─čitim ve do─črulama veri k├╝melerinizi ortam─▒n─▒za y├╝kleyebilirsiniz. Yeniden boyutland─▒rma, format d├Ân├╝┼čt├╝rme veya art─▒rma yoluyla verileri normalle┼čtirin ve ├Ân i┼čleme tabi tutun. Modeliniz se├žiliyken katmanlar─▒ yap─▒land─▒r─▒n ve hiperparametreleri belirleyin. Kay─▒p fonksiyonunu, optimize ediciyi ve performans metriklerini ayarlayarak modeli derleyin.

Ultralytics gibi k├╝t├╝phaneler e─čitim s├╝recini basitle┼čtirir. Minimum kodla verileri modele besleyerek e─čitime ba┼člayabilirsiniz. Bu k├╝t├╝phaneler a─č─▒rl─▒k ayarlamalar─▒n─▒, geriye yay─▒l─▒m─▒ ve do─črulamay─▒ otomatik olarak ger├žekle┼čtirir. Ayr─▒ca ilerlemeyi izlemek ve hiperparametreleri kolayca ayarlamak i├žin ara├žlar sunarlar. E─čitimden sonra, modeli ve a─č─▒rl─▒klar─▒n─▒ birka├ž komutla kaydedin.

Do─čru veri seti y├Ânetiminin verimli e─čitim i├žin hayati ├Ânem ta┼č─▒d─▒─č─▒n─▒ unutmamak ├Ânemlidir. De─či┼čiklikleri takip etmek ve tekrarlanabilirli─či sa─člamak i├žin veri k├╝meleri i├žin s├╝r├╝m kontrol├╝n├╝ kullan─▒n. DVC (Veri S├╝r├╝m Kontrol├╝) gibi ara├žlar b├╝y├╝k veri k├╝melerinin y├Ânetilmesine yard─▒mc─▒ olabilir.

Ad─▒m 5: Model De─čerlendirme ve Model ─░nce Ayar─▒

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 performans─▒n─▒ optimize etmek i├žin hiperparametreleri ayarlay─▒n. Izgara arama veya rastgele arama gibi teknikler en iyi hiperparametre de─čerlerini bulmaya yard─▒mc─▒ olabilir.

  • ─░nce Ayar: Performans─▒ art─▒rmak i├žin model mimarisinde veya e─čitim s├╝recinde k├╝├ž├╝k ayarlamalar yap─▒n. Bu, ├Â─črenme oranlar─▒n─▒, y─▒─č─▒n boyutlar─▒n─▒ veya di─čer model parametrelerini de─či┼čtirmeyi i├žerebilir.

Ad─▒m 6: Model Testi

Bu ad─▒mda, modelinizin tamamen g├Âr├╝nmeyen veriler ├╝zerinde iyi performans g├Âsterdi─činden emin olabilir ve da─č─▒t─▒m i├žin haz─▒r oldu─čunu onaylayabilirsiniz. Model testi ile model de─čerlendirmesi aras─▒ndaki fark, modelin yinelemeli olarak iyile┼čtirilmesinden ziyade nihai modelin performans─▒n─▒n do─črulanmas─▒na odaklanmas─▒d─▒r.

Ortaya ├ž─▒kabilecek yayg─▒n sorunlar─▒ kapsaml─▒ bir ┼čekilde test etmek ve hatalar─▒n─▒ ay─▒klamak ├Ânemlidir. Modelinizi e─čitim veya do─črulama s─▒ras─▒nda kullan─▒lmayan ayr─▒ bir test veri k├╝mesi ├╝zerinde test edin. Bu veri k├╝mesi, modelin performans─▒n─▒n tutarl─▒ ve g├╝venilir olmas─▒n─▒ sa─člamak i├žin ger├žek d├╝nya senaryolar─▒n─▒ temsil etmelidir.

Ayr─▒ca, a┼č─▒r─▒ uyum, yetersiz uyum ve veri s─▒z─▒nt─▒s─▒ gibi yayg─▒n sorunlar─▒ da ele al─▒n. Bu sorunlar─▒ belirlemek ve d├╝zeltmek i├žin ├žapraz do─črulama ve anomali tespiti gibi teknikleri kullan─▒n.

Ad─▒m 7: Model Da─č─▒t─▒m─▒

Modeliniz kapsaml─▒ bir ┼čekilde test edildikten sonra s─▒ra onu da─č─▒tmaya gelir. Da─č─▒t─▒m, modelinizi bir ├╝retim ortam─▒nda kullan─▒ma haz─▒r hale getirmeyi i├žerir. Bir bilgisayarla g├Ârme modelini da─č─▒tmak i├žin gereken ad─▒mlar─▒ a┼ča─č─▒da bulabilirsiniz:

  • Ortam─▒ Kurma: ─░ster bulut tabanl─▒ (AWS, Google Cloud, Azure) ister u├ž tabanl─▒ (yerel cihazlar, IoT) olsun, se├žti─činiz da─č─▒t─▒m se├žene─či i├žin gerekli altyap─▒y─▒ yap─▒land─▒r─▒n.

  • Modeli D─▒┼ča Aktarma: Da─č─▒t─▒m platformunuzla uyumlulu─ču sa─člamak i├žin modelinizi uygun formata aktar─▒n (├Ârne─čin, ONNX, TensorRT, CoreML i├žin YOLOv8).

  • Modeli Da─č─▒tma: API'ler veya u├ž noktalar kurarak ve uygulaman─▒zla entegre ederek modeli da─č─▒t─▒n.
  • ├ľl├žeklenebilirli─či Sa─člama: Kaynaklar─▒ y├Ânetmek ve artan veri ve kullan─▒c─▒ taleplerini ele almak i├žin y├╝k dengeleyiciler, otomatik ├Âl├žeklendirme gruplar─▒ ve izleme ara├žlar─▒ uygulay─▒n.

Ad─▒m 8: ─░zleme, Bak─▒m ve Dok├╝mantasyon

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.

─░zleme ara├žlar─▒, temel performans g├Âstergelerini (KPI'lar) izlemenize ve anormallikleri veya do─čruluktaki d├╝┼č├╝┼čleri tespit etmenize yard─▒mc─▒ olabilir. Modeli izleyerek, girdi verilerindeki de─či┼čiklikler nedeniyle modelin performans─▒n─▒n zaman i├žinde d├╝┼čt├╝─č├╝ model kaymas─▒n─▒n fark─▒na varabilirsiniz. Do─črulu─ču ve uygunlu─ču korumak i├žin modeli g├╝ncellenmi┼č verilerle periyodik olarak yeniden e─čitin.

Model ─░zleme

─░zleme ve bak─▒m─▒n yan─▒ s─▒ra dok├╝mantasyon da ├žok ├Ânemlidir. Model mimarisi, e─čitim prosed├╝rleri, hiperparametreler, veri ├Ân i┼čleme ad─▒mlar─▒ ve da─č─▒t─▒m ve bak─▒m s─▒ras─▒nda yap─▒lan t├╝m de─či┼čiklikler dahil olmak ├╝zere t├╝m s├╝reci kapsaml─▒ bir ┼čekilde belgeleyin. ─░yi dok├╝mantasyon tekrarlanabilirli─či sa─člar ve gelecekteki g├╝ncellemeleri veya sorun gidermeyi kolayla┼čt─▒r─▒r. Modelinizi etkin bir ┼čekilde izleyerek, bak─▒m─▒n─▒ yaparak ve belgeleyerek, ya┼čam d├Âng├╝s├╝ boyunca do─čru, g├╝venilir ve kolay y├Ânetilebilir kalmas─▒n─▒ sa─člayabilirsiniz.

SSS

─░┼čte bir bilgisayarla g├Ârme projesi s─▒ras─▒nda ortaya ├ž─▒kabilecek baz─▒ yayg─▒n sorular:

  • S1: Bir bilgisayarla g├Ârme projesine ba┼člarken zaten bir veri k├╝mem veya verilerim varsa ad─▒mlar nas─▒l de─či┼čir?

    • 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.

  • 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 e─čitmeden bir g├Âr├╝nt├╝ ├╝zerinde tahminler y├╝r├╝tmek i├žin ├Ânceden e─čitilmi┼č bir model kullanabilirsiniz. G├Âr├╝nt├╝leriniz ├╝zerinde tahminler yapmak i├žin ├Ânceden e─čitilmi┼č bir YOLOv8 modelinin nas─▒l kullan─▒laca─č─▒na ili┼čkin talimatlar i├žin YOLOv8 predict docs sayfas─▒na g├Âz at─▒n.
  • S4: Bilgisayarla g├Ârme uygulamalar─▒ ve YOLOv8 hakk─▒nda daha ayr─▒nt─▒l─▒ makaleleri ve g├╝ncellemeleri nerede bulabilirim?

    • A4: Bilgisayarla g├Ârme uygulamalar─▒ ve YOLOv8 hakk─▒nda daha ayr─▒nt─▒l─▒ makaleler, g├╝ncellemeler ve i├žg├Âr├╝ler i├žin Ultralytics blog sayfas─▒n─▒ ziyaret edin. Blog ├žok ├že┼čitli konular─▒ kapsar ve g├╝ncel kalman─▒za ve projelerinizi geli┼čtirmenize yard─▒mc─▒ olacak de─čerli bilgiler sa─člar.

Toplumla Etkile┼čim

Bilgisayarla g├Ârme merakl─▒lar─▒ndan olu┼čan bir toplulukla ba─člant─▒ kurmak, bilgisayarla g├Ârme projeniz ├╝zerinde ├žal─▒┼č─▒rken kar┼č─▒la┼čt─▒─č─▒n─▒z sorunlar─▒ g├╝venle ├ž├Âzmenize yard─▒mc─▒ olabilir. ─░┼čte etkili bir ┼čekilde ├Â─črenmenin, sorun gidermenin ve a─č kurman─▒n baz─▒ yollar─▒.

Toplum Kaynaklar─▒

  • GitHub Sorunlar─▒: YOLOv8 GitHub deposuna g├Âz at─▒n ve sorular sormak, hatalar─▒ bildirmek ve yeni ├Âzellikler ├Ânermek i├žin Sorunlar sekmesini kullan─▒n. Aktif topluluk ve bak─▒mc─▒lar belirli konularda yard─▒mc─▒ olmak i├žin oradad─▒r.
  • Ultralytics Discord Sunucusu: Di─čer kullan─▒c─▒lar ve geli┼čtiricilerle etkile┼čim kurmak, destek almak ve g├Âr├╝┼člerinizi payla┼čmak i├žin Ultralytics Discord sunucusuna kat─▒l─▒n.

Resmi Belgeler

  • Ultralytics YOLOv8 Dok├╝mantasyon: Farkl─▒ bilgisayarla g├Ârme g├Ârevleri ve projeleri hakk─▒nda yararl─▒ ipu├žlar─▒ i├žeren ayr─▒nt─▒l─▒ k─▒lavuzlar i├žin resmi YOLOv8 belgelerini ke┼čfedin.

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

Bilgisayarla G├Ârme Projenize Bug├╝n Ba┼člay─▒n!

Bir bilgisayarla g├Ârme projesini ├╝stlenmek heyecan verici ve ├Âd├╝llendirici olabilir. Bu k─▒lavuzdaki ad─▒mlar─▒ izleyerek ba┼čar─▒ i├žin sa─člam bir temel olu┼čturabilirsiniz. Her ad─▒m, hedeflerinizi kar┼č─▒layan ve ger├žek d├╝nya senaryolar─▒nda iyi ├žal─▒┼čan bir ├ž├Âz├╝m geli┼čtirmek i├žin ├žok ├Ânemlidir. Deneyim kazand─▒k├ža, projelerinizi geli┼čtirmek i├žin geli┼čmi┼č teknikler ve ara├žlar ke┼čfedeceksiniz. Merakl─▒ olun, ├Â─črenmeye devam edin ve yeni y├Ântemleri ve yenilikleri ke┼čfedin!



Created 2024-05-29, Updated 2024-06-10
Authors: glenn-jocher (4), abirami-vina (2)

Yorumlar