7 Ocak 2025
Roboflow entegrasyonunun, açık kaynaklı bilgisayarlı görü veri kümelerine kolayca erişilmesini sağlayarak özel Ultralytics YOLO11 eğitimini nasıl basitleştirebileceğini keşfedin.
Ultralytics YOLO11 gibi bir bilgisayar görüşü modelini eğitmek genellikle veri kümeniz için resim toplama, bunları etiketleme, verileri hazırlama ve modeli özel gereksinimlerinizi karşılayacak şekilde ince ayar yapmayı içerir. Ultralytics Python paketi bu adımları basit ve kullanıcı dostu hale getirse de, Vision AI geliştirmesi hala zaman alıcı olabilir.
Bu, özellikle dar bir teslim tarihine yetişmeye çalışırken veya bir prototip geliştirirken daha da önem kazanır. Bu gibi durumlarda, süreci basitleştiren araçlara veya entegrasyonlara sahip olmak (veri kümesi hazırlığını kolaylaştırmak veya tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek gibi) büyük bir fark yaratabilir. Bu çözümler, gereken zamanı ve çabayı azaltarak modelinizi oluşturmaya ve iyileştirmeye odaklanmanıza yardımcı olur. Roboflow entegrasyonunun sunduğu tam olarak budur.
Roboflow entegrasyonu, geniş bir açık kaynak bilgisayarlı görü veri kümeleri kütüphanesi olan Roboflow Universe'den veri kümelerine kolayca erişmenizi sağlar. Veri toplama ve düzenleme ile saatler harcamak yerine, YOLO11 eğitim sürecinize hızlı bir başlangıç yapmak için mevcut veri kümelerini hızlıca bulup kullanabilirsiniz. Bu entegrasyon, bilgisayarlı görü modeli geliştirme sürecinizde denemeler yapmayı ve yinelemeyi çok daha hızlı ve basit hale getirir.
Bu makalede, daha hızlı model geliştirme için Roboflow entegrasyonundan nasıl yararlanabileceğinizi derinlemesine inceleyeceğiz. Haydi başlayalım!
Roboflow Universe, bilgisayarlı görü gelişimini basitleştirmeye odaklanan bir şirket olan Roboflow tarafından yönetilen bir platformdur. 350 milyondan fazla görsel, 500.000 veri kümesi ve nesne tespiti, görüntü sınıflandırması ve segmentasyon gibi görevler için 100.000 ince ayarlı modelden oluşur. Dünya çapındaki geliştiricilerin ve araştırmacıların katkılarıyla Roboflow Universe, bilgisayarlı görü projelerine hızlı bir başlangıç yapmak veya projelerini geliştirmek isteyen herkes için işbirliğine dayalı bir merkezdir.
Roboflow Universe aşağıdaki temel özellikleri içerir:
Doğru veri kümesini bulmak, genellikle bir bilgisayarlı görü modeli oluşturmanın en zorlu kısımlarından biridir. Bir veri kümesi oluşturmak genellikle büyük miktarda görüntü toplamak, bunların görevinizle alakalı olduğundan emin olmak ve ardından bunları doğru bir şekilde etiketlemek anlamına gelir.
Bu süreç, özellikle kısa bir süre içinde farklı yaklaşımlar deniyorsanız, çok fazla zaman ve kaynak alabilir. Önceden var olan veri kümelerini bulmak bile zor olabilir, çünkü bunlar genellikle platformlara dağılmış, düzgün bir şekilde belgelenmemiş veya ihtiyacınız olan belirli açıklamalardan yoksundur.
Örneğin, tarım arazilerindeki yabani otları tespit etmek için bir bilgisayarlı görü uygulaması geliştiriyorsanız, nesne tespiti ile örnek segmentasyonu gibi farklı Vision AI yaklaşımlarını test etmek isteyebilirsiniz. Bu, kendi veri setinizi toplamak ve etiketlemek için zaman ve çaba harcamadan önce hangi yöntemin en iyi sonucu verdiğini denemenize ve anlamanıza olanak tanır.
Roboflow entegrasyonunu kullanarak, yabancı ot tespiti, ürün sağlığı veya saha takibi gibi tarımla ilgili çeşitli veri kümelerine göz atabilirsiniz. Kullanıma hazır bu veri kümeleri, kendi verilerinizi oluşturma zahmetine girmeden farklı teknikleri denemenize ve modelinizi geliştirmenize olanak tanır.
Artık doğru veri kümelerini bulmak için Roboflow entegrasyonunu nasıl kullanabileceğinizi tartıştığımıza göre, iş akışınıza nasıl uyduğuna bakalım. Roboflow Universe'den bir veri kümesi seçtikten sonra, onu YOLO11 biçiminde dışa aktarabilir veya indirebilirsiniz. Veri kümeniz dışa aktarıldıktan sonra, Ultralytics Python paketini kullanarak YOLO11'i özel olarak eğitmek için kullanabilirsiniz.
Veri kümenizi indirirken, Roboflow Universe'ün farklı modelleri eğitmek için başka formatları da desteklediğini fark edebilirsiniz. Peki, neden özel olarak Ultralytics YOLO11'i eğitmelisiniz?
YOLO11, Ultralytics YOLO modellerinin en son sürümüdür ve daha hızlı ve daha doğru nesne tespiti sağlamak için üretilmiştir. YOLOv8m'den %22 daha az parametre (bir modelin tahminlerde bulunmak için eğitim sırasında ayarladığı dahili değerler) kullanır, ancak COCO veri kümesinde daha yüksek bir ortalama hassasiyet (mAP) elde eder. Hız ve hassasiyetin bu dengesi, YOLO11'i çok çeşitli bilgisayarlı görü uygulamaları için, özellikle de belirli görevlere uyacak özel eğitim modelleri için çok yönlü bir seçim haline getirir.
İşte özel eğitimli YOLO11'in nasıl çalıştığına daha yakından bir bakış:
Roboflow entegrasyonunu keşfederken, Ultralytics belgelerinde bahsedilen diğer entegrasyonları da fark edeceksiniz. Bilgisayarlı görü geliştirmenin çeşitli aşamalarıyla ilgili çeşitli entegrasyonları destekliyoruz.
Bu, topluluğumuza çeşitli seçenekler sunmak içindir, böylece özel iş akışınız için en uygun olanı seçebilirsiniz.
Veri kümelerine ek olarak, diğer Ultralytics tarafından desteklenen entegrasyonlar, bilgisayarla görme sürecinin eğitim, dağıtım ve optimizasyon gibi çeşitli bölümlerine odaklanır. İşte desteklediğimiz diğer entegrasyonlardan birkaç örnek:
Bilgisayar görüşü geliştirmeyi destekleyen entegrasyonlar, YOLO11'in güvenilir yetenekleriyle birleştiğinde, gerçek dünya zorluklarını çözmeyi kolaylaştırır. Üretimde bilgisayar görüşü gibi yenilikleri düşünün; burada metal parçalardaki çizikler veya eksik bileşenler gibi bir üretim hattındaki kusurları tespit etmek için yapay görme kullanılır. Bu tür görevler için doğru verileri toplamak genellikle yavaş ve zorlu olabilir ve özel ortamlara erişim gerektirebilir.
Tipik olarak, ürünlerin görüntülerini yakalamak için üretim hatları boyunca kameralar veya sensörler kurmayı içerir. Bu görüntülerin, netlik ve tekdüzelik sağlamak için genellikle tutarlı aydınlatma ve açılar altında, büyük hacimlerde çekilmesi gerekir.
Yakalandıktan sonra, görüntülerin çizikler, ezikler veya eksik bileşenler gibi her tür kusur için hassas etiketlerle titizlikle etiketlenmesi gerekir. Bu süreç, veri kümesinin gerçek dünya değişkenliğini doğru bir şekilde yansıttığından emin olmak için önemli miktarda zaman ve kaynakların yanı sıra uzmanlık gerektirir. Sağlam ve güvenilir bir veri kümesi oluşturmak için farklı kusur boyutları, şekilleri ve malzemeler gibi faktörler dikkate alınmalıdır.
Hazır veri kümeleri sağlayan entegrasyonlar, endüstriyel kalite kontrolü gibi görevleri kolaylaştırır ve YOLO11'in gerçek zamanlı algılama yetenekleri sayesinde üreticiler üretim hatlarını izleyebilir, kusurları anında yakalayabilir ve verimliliği artırabilir.
Veri kümeleriyle ilgili entegrasyonlar, üretim sektörünün ötesinde birçok başka sektörde de kullanılabilir. YOLO11'in hızı ve doğruluğu, kolayca erişilebilen veri kümeleriyle bir araya getirilerek, işletmelerin kendi özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış çözümler geliştirmesi ve uygulaması hızlandırılabilir. Örneğin, sağlık hizmetlerinde, veri kümesi entegrasyonları, tümörler gibi anormallikleri tespit etmek için tıbbi görüntüleri analiz eden çözümler geliştirmeye yardımcı olabilir. Benzer şekilde, otonom sürüşte, bu tür entegrasyonlar, güvenliği artırmak için araçları, yayaları ve trafik işaretlerini tanımlamaya yardımcı olabilir.
Doğru veri kümesini bulmak, genellikle bir bilgisayarlı görü modeli oluşturmanın en çok zaman alan kısımlarından biridir. Ancak, Roboflow entegrasyonu, bilgisayarlı görüye yeni başlasanız bile, Ultralytics YOLO modellerinizi özel olarak eğitmek için en iyi veri kümesini bulmayı kolaylaştırır.
Nesne tespiti, görüntü sınıflandırması veya örnek segmentasyonu gibi bilgisayarla görme görevleri için geniş bir veri kümesi koleksiyonuna erişimi olan Roboflow Universe, veri keşfi sürecindeki zorlukları ortadan kaldırır. Hızlı bir şekilde başlamanıza ve veri toplama ve düzenleme ile zaman harcamak yerine modelinizi oluşturmaya odaklanmanıza yardımcı olur. Bu modern yaklaşım, geliştiricilerin bilgisayarla görme çözümlerini daha verimli bir şekilde prototiplemelerini, yinelemelerini ve geliştirmelerini sağlar.
Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşim kurun. Çözüm sayfalarımızda otonom sürüşlü arabalarda yapay zeka ve tarımda bilgisayarlı görü gibi alanlardaki yenilikleri keşfedin. 🚀
.webp)
