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, değerli bilgiler elde etmek için otonom sürüşten tıbbi görüntülemeye kadar çeşitli sektörlerde uygulanabilir.

Kendi görüntü işleme projeleriniz üzerinde çalışmak, görüntü işleme hakkında daha fazla bilgi edinmenin ve anlamanın harika bir yoludur. Ancak, bir görüntü işleme projesi birçok adımdan oluşabilir ve ilk başta kafa karıştırıcı görünebilir. Bu kılavuzun sonunda, görüntü işleme projesinde yer alan adımlar hakkında bilgi sahibi olacaksınız. Bir projenin başından sonuna kadar her şeyi gözden geçireceğiz ve her bir parçanın neden önemli olduğunu açıklayacağız. Başlayalım ve bilgisayarla görme projenizi başarıya ulaştıralım!

Bilgisayarla Görme Projesine Genel Bir Bakış

Bir görüntü işleme projesinde yer alan her adımın ayrıntılarını tartışmadan önce, genel sürece bakalım. Bugün bir görüntü işleme projesi başlattıysanız aşağıdaki adımları uygularsınız:

• İlk önceliğiniz, projenizin gereksinimlerini anlamak olacaktır.
• Ardından, modelinizi eğitmeye yardımcı olacak görüntüleri toplar ve doğru bir şekilde etiketlersiniz.
• Ardından, verilerinizi temizler ve model eğitimine hazırlamak için büyütme teknikleri uygularsınız.
• Model eğitiminden sonra, farklı koşullar altında tutarlı bir şekilde çalıştığından emin olmak için modelinizi kapsamlı bir şekilde test eder ve değerlendirirsiniz.
• Son olarak, modelinizi gerçek dünyaya dağıtır ve yeni içgörülere ve geri bildirimlere göre güncelleştirirsiniz.

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

Adım 1: Projenizin Hedeflerini Tanımlama

Herhangi bir görüntü işleme projesindeki ilk adım, çözmeye çalıştığınız sorunu net bir şekilde tanımlamaktır. Nihai hedefi bilmek, bir çözüm oluşturmaya başlamanıza yardımcı olur. Bu, özellikle görüntü işleme söz konusu olduğunda geçerlidir çünkü projenizin hedefi, hangi görüntü işleme görevine odaklanmanız gerektiğini doğrudan etkileyecektir.

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.

Sıfırdan eğitim veya aktarım öğrenimini kullanma arasında seçim yapmak, verilerinizi hazırlama şeklinizi etkiler. Sıfırdan eğitim, modelin anlayışını sıfırdan oluşturmak için çeşitli bir veri kümesi gerektirir. Öte yandan transfer öğrenimi, önceden eğitilmiş bir model kullanmanıza ve onu daha küçük, daha spesifik bir veri kümesiyle uyarlamanıza olanak tanır. Ayrıca, eğitmek için belirli bir model seçmek, modelin özel gereksinimlerine göre görüntüleri yeniden boyutlandırma veya ek açıklama ekleme gibi verilerinizi nasıl hazırlamanız gerektiğini belirler.

Not: Bir model seçerken, uyumluluk ve performans sağlamak için dağıtımını göz önünde bulundurun. Örneğin, hafif modeller, kaynakları kısıtlı cihazlardaki verimlilikleri nedeniyle uç bilgi işlem için idealdir. Projenizi tanımlamayla ilgili önemli noktalar hakkında daha fazla bilgi edinmek için projenizin hedeflerini tanımlama ve doğru modeli seçme kılavuzumuzu okuyun.

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:

• Çözmeye çalıştığınız sorunu net bir şekilde tanımlayın.
• 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.

Ancak, resim toplamayı veya kendi fotoğraflarınızı çekmeyi seçerseniz, verilerinize açıklama eklemeniz gerekir. Veri açıklaması, modelinize bilgi vermek için verilerinizi etiketleme işlemidir. Çalışacağınız veri ek açıklamasının türü, belirli görüntü işleme tekniğinize bağlıdır. İşte bazı örnekler:

• Görüntü Sınıflandırması: Resmin tamamını tek bir sınıf olarak etiketleyeceksiniz.
• Nesne Algılama: Görüntüdeki her nesnenin çevresine sınırlayıcı kutular çizecek ve her kutuyu etiketleyeceksiniz.
• Görüntü Bölütleme: Görüntüdeki her pikseli ait olduğu nesneye göre etiketleyerek ayrıntılı nesne sınırları oluşturacaksınız.

Veri toplama ve açıklama ekleme, zaman alan bir manuel çaba olabilir. Ek açıklama araçları bu süreci kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. İşte bazı yararlı açık açıklama araçları: LabeI Studio, CVAT ve 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.

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

Adım 4: Model Eğitimi

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

İlk olarak, ortamınızın doğru yapılandırıldığından emin olmanız gerekir. Tipik olarak, bu aşağıdakileri içerir:

• TensorFlow, PyTorch veya gibi temel kütüphaneleri ve çerçeveleri yükleme Ultralytics.
• Eğer 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

Modelinizin performansını çeşitli ölçümler kullanarak değerlendirmek ve doğruluğu artırmak için iyileştirmek önemlidir. Değerlendirme , modelin üstün olduğu ve iyileştirilmesi gerekebilecek alanların belirlenmesine yardımcı olur. İnce ayar, modelin mümkün olan en iyi performans için optimize edilmesini sağlar.

• Performans Metrikleri: Modelinizin performansını değerlendirmek için doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi ölçümleri kullanın. Bu ölçümler, modelinizin ne kadar iyi tahminlerde bulunduğuna ilişkin içgörüler sağlar.

• 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

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

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.

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!

SSS

Projem için doğru bilgisayarla görme görevini nasıl seçerim?

Doğru bilgisayarla görme görevini seçmek projenizin nihai hedefine bağlıdır. Örneğin, trafiği izlemek istiyorsanız, birden fazla araç türünü gerçek zamanlı olarak bulup tanımlayabildiği için nesne algılama uygundur. Tıbbi görüntüleme için görüntü segmentasyonu, tümörlerin ayrıntılı sınırlarını sağlamak, teşhis ve tedavi planlamasına yardımcı olmak için idealdir. Nesne algılama, görüntü sınıflandırma ve örnek segmentasyonu gibi belirli görevler hakkında daha fazla bilgi edinin.

Bilgisayarla görme projelerinde veri açıklaması neden çok önemlidir?

Veri açıklaması, modelinize kalıpları tanımayı öğretmek için hayati önem taşır. Ek açıklama türü göreve göre değişir:

• Görüntü Sınıflandırma: Tüm görüntü tek bir sınıf olarak etiketlenir.
• Nesne Algılama: Nesnelerin etrafına çizilen sınırlayıcı kutular.
• 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 açıklama kılavuzumuza bakın.

Veri kümemi etkili bir şekilde büyütmek ve bölmek için hangi adımları izlemeliyim?

Veri kümenizi artırmadan önce bölmek, model performansının orijinal, değiştirilmemiş veriler üzerinde doğrulanmasına yardımcı olur. Aşağıdaki adımları izleyin:

• Eğitim Seti: Verilerinizin %70-80'i.
• Doğrulama Kümesi: Hiperparametre ayarı için %10-15.
• Test Seti: Nihai değerlendirme için kalan %10-15.

Bölme işleminden sonra, veri kümesi çeşitliliğini artırmak için döndürme, ölçekleme ve çevirme gibi veri büyütme tekniklerini uygulayın. Albumentations ve OpenCV gibi kütüphaneler yardımcı olabilir. Ultralytics ayrıca kolaylık sağlamak için yerleşik büyütme ayarları sunar.

Eğitimli bilgisayarla görme modelimi dağıtım için nasıl dışa aktarabilirim?

Modelinizi dışa aktarmak, farklı dağıtım platformlarıyla uyumluluk sağlar. Ultralytics , ONNX, TensorRT ve CoreML dahil olmak üzere birden fazla format sağlar. YOLOv8 modelinizi dışa aktarmak için bu kılavuzu izleyin:

• Kullanın export işlevini istenen biçim parametresiyle birlikte kullanın.
• Dışa aktarılan modelin dağıtım ortamınızın (örn. uç cihazlar, bulut) özelliklerine uygun olduğundan emin olun.

Daha fazla bilgi için model ihracat kılavuzuna göz atın.

Konuşlandırılmış bir bilgisayarla görme modelini izlemek ve sürdürmek için en iyi uygulamalar nelerdir?

Bir modelin uzun vadeli başarısı için sürekli izleme ve bakım şarttır. Temel Performans Göstergelerini (KPI) izlemek ve anomalileri tespit etmek için araçlar uygulayın. Model kaymasını önlemek için modeli düzenli olarak güncellenmiş verilerle yeniden eğitin. Tekrarlanabilirliği ve gelecekteki güncellemelerin kolaylığını sağlamak için model mimarisi, hiperparametreler ve değişiklikler dahil olmak üzere tüm süreci belgeleyin. İzleme ve bakım kılavuzumuzdan daha fazla bilgi edinin.

Yorumlar