Ultralytics : Beş araç, tek bir bilgisayar görme platformu

Bugün, görsel yapay zeka sistemlerinin geliştirilme ve devreye alınma süreçlerini basitleştirmek üzere tasarlanmış, eksiksiz bir uçtan uca bilgisayar görme platformu olan Ultralytics piyasaya sürdük. Makinelerin görüntü ve videoları yorumlamasını sağlayan bir yapay zeka alanı olan bilgisayar görme, günümüzde kullandığımız pek çok sistemin temelini oluşturuyor olsa da, bu çözümlerin geliştirilmesi geleneksel olarak karmaşık bir süreç olmuştur.

Birçok yapay zeka mühendisi ve makine öğrenimi geliştiricisi için, bir bilgisayar görme uygulaması geliştirmek hâlâ geliştirme süreci boyunca çeşitli araçlar arasında geçiş yapmayı gerektiriyor. Bir ekip, veri kümelerini ve etiketlemeyi bir platformda yönetirken, model eğitimini başka bir platformda yürütebilir ve tahminleri test etmek, deneyleri takip etmek ve sistemleri üretim ortamına devreye almak için ek hizmetlere başvurabilir.

Projeler büyüdükçe, araçlar arasında geçiş yapmak geliştirme sürecini yavaşlatabilir ve operasyonel yükü artırabilir. Ekipler, modelleri iyileştirmeye ve yeni bilgisayar görme uygulamaları geliştirmeye odaklanmak yerine, genellikle iş akışlarını yönetmek, araçlar arasında veri aktarmak ve altyapıyı yapılandırmakla zaman harcarlar.

Ultralytics , bu süreci kolaylaştırmak ve hızlandırmak amacıyla geliştirilmiştir. Etiketleme, eğitim, doğrulama, devreye alma ve izleme işlemlerini tek bir ortamda bir araya getirerek, yapay zeka görme yığınındaki çok sayıda aracı tek bir bilgisayar görme platformuyla değiştirir ve ekiplerin ölçeklenebilir görme yapay zeka sistemlerini daha verimli bir şekilde oluşturup devreye almalarına yardımcı olur.

Bu makalede, Ultralytics birden fazla aracı tek bir entegre bilgisayar görme platformuyla nasıl değiştirdiğini inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Bilgisayar görme geliştirmedeki çok amaçlı araç sorunu

Bir bilgisayar görme çözümü oluşturmak, veri kümelerinin hazırlanmasından sistemlerin üretim ortamına devreye alınmasına kadar birçok aşamayı içerir. Çoğu durumda ekipler, bu iş akışının her bir aşaması için farklı araçlara başvurur; bunlar arasında şunlar yer alır:

• Veri kümesi yönetim araçları: Ekipler, bu araçları daha sonra bilgisayar görme sistemlerinin eğitim verisi olarak kullanılacak görüntü ve videoları depolamak ve düzenlemek için kullanır.
  
• Etiketleme araçları: Bu platformlar, geliştiricilerin ve veri ekiplerinin görüntülerdeki nesneleri, segmentleri veya anahtar noktaları etiketlemesini sağlayarak sistemlerin görsel verilerden kalıpları öğrenmesini mümkün kılar.
  
• Model eğitme araçları ve çerçeveleri: Geliştiriciler, genellikle PyTorch TensorFlow gibi Python makine öğrenimi çerçeveleri içinde çalışarak, etiketlenmiş veri kümeleri ve derin öğrenme modellerini kullanarak bilgisayar görme sistemlerini eğitmek için bu araçlara güveniyorlar.
• Test ve çıkarım araçları: Dağıtımdan önce ekipler, tahminleri kontrol etmek ve sistemin performansını değerlendirmek için modelleri yeni görüntüler veya videolar üzerinde çalıştırır.
  
• Dağıtım ve izleme araçları: Bir görsel yapay zeka çözümü piyasaya sürülmeye hazır hale geldiğinde, uygulamayı üretim ortamında çalıştırmak ve zaman içinde performansını izlemek için ek altyapı kullanılır.

Bu araçları ayrı ayrı yönetmek, geliştirme iş akışlarının koordinasyonunu zorlaştırabilir. Ekipler, bilgisayar görme uygulamalarını iyileştirmeye odaklanmak yerine, platformlar arasında veri aktarımı yapmak, entegrasyonları sürdürmek ve altyapıyı yapılandırmakla zaman harcamak zorunda kalır.

Uçtan uca görsel yapay zeka platformu nedir?

Ultralytics temel özelliklerine ve neler yapabileceğine geçmeden önce, “uçtan uca bilgisayar görme platformu” ile neyi kastettiğimizi bir inceleyelim.

Basitçe ifade etmek gerekirse, Ultralytics , geliştiricilerin bilgisayar görme uygulamalarını geliştirebilecekleri ve çalıştırabilecekleri tek bir ortam sunar. Geliştirme sürecinin farklı aşamaları için ayrı hizmetlere başvurmak yerine, bireyler ve ekipler aynı ortamda görsel verilerle çalışabilir, modelleri ve algoritmaları eğitebilir, sonuçları test edebilir ve uygulamaları çalıştırabilir.

Bu yaklaşım, geliştiricilerin sürekli olarak araçlar arasında geçiş yapmak zorunda kalmadan denemeler yapmalarını, sistemlerini iyileştirmelerini ve projelerini ilerletmelerini kolaylaştırır.

Ultralytics , görsel yapay zeka iş akışını nasıl basitleştiriyor?

Ultralytics , bilgisayar görme topluluğuyla yıllarca süren yakın işbirliği sonucunda şekillendi. Görsel yapay zeka sistemleri geliştiren geliştiriciler ve ekiplerle yaptığımız görüşmelerde, bazı ortak zorluklar sürekli gündeme geliyordu.

Örneğin, en önemli sorunlardan biri veri etiketlemeydi; büyük veri kümelerinin etiketlenmesi gerektiğinde bu işlem oldukça uzun sürebiliyordu. Bir başka zorluk ise ekipler sistemleri üretim ortamına geçirmeye çalıştıklarında ortaya çıktı; çünkü uygulamaları farklı ortamlara ve donanım yapılandırmalarına dağıtmak genellikle ek araçlar gerektiriyordu. 

Anotasyon araçları, eğitim ortamları ve dağıtım sistemleri genellikle birden fazla platforma yayıldığından, birçok ekip araç değiştirme sorunuyla da uğraşmaktadır. Ultralytics , bir dizi yerleşik özelliği sayesinde tüm bu zorlukları ortadan kaldırır. 

Ultralytics temel özelliklerine genel bakış

Öyleyse, bu zorlukları aşmaya ve genel AI iş akışını kolaylaştırmaya yardımcı olan Ultralytics bazı temel işlevlerini inceleyelim:

• Akıllı veri etiketleme: Yerleşik etiketleme araçları, Segment Anything Model (SAM) tarafından desteklenen akıllı etiketleme ve etiketleme iş akışlarını kolaylaştıran klavye kısayolları gibi özelliklerle ekiplerin veri kümelerini daha hızlı etiketlemesine yardımcı olur.
• Entegre model eğitimi: Geliştiriciler, etkileşimli kontrol panelleri aracılığıyla deneyleri takip edip performansı izlerken, önceden eğitilmiş modelleri doğrudan platform içinde eğitebilirler.
• Tarayıcı tabanlı çıkarım testi: Ekipler, bir sistemi üretim ortamına devreye almadan önce performansını değerlendirmek üzere tahminleri tarayıcıda hızlı bir şekilde test edebilir.
• Esnek dağıtım seçenekleri: Modeller 17 farklı biçime aktarılabilir veya 43 küresel bölgedeki paylaşımlı çıkarım hizmetleri ve özel uç noktalar aracılığıyla dağıtılabilir.
• Yerleşik izleme: Platform, ekiplerin track sonuçlarını, sistem performansını ve dağıtım durumunu tek bir yerden track yardımcı olan kontrol panelleri sunar.

Ham verilerden Ultralytics ile devreye almaya kadar

Ultralytics hakkında daha fazla bilgi edindikçe, bu platformla çalışmanın gerçekte nasıl bir şey olduğunu merak edebilirsiniz. Daha iyi bir fikir edinmek için basit bir örneği inceleyelim.

Bir üretim hattı için görsel denetim sistemi kurmayı düşünün. Amaç, üretim sürecinde ilerleyen hasarlı veya kusurlu ürünleri otomatik olarak tespit etmektir.

Bu süreç genellikle görsel verilerin toplanmasıyla başlar. Ultralyticsyeni bilgisayar görme platformunu kullanarak, üretim hattından alınan ürünlerin resimlerini veya videolarını yükleyebilir ve bunları, kusur tespiti için bir modelin eğitilmesinde kullanılacak veri kümeleri halinde düzenleyebilirsiniz.

Sırada veri etiketleme var. Platformun yerleşik manuel veya yapay zeka destekli etiketleme araçlarıyla, 5 farklı algılama görevinde kusurları doğrudan görüntüler üzerinde etiketleyebilirsiniz. SAM teknolojisiyle desteklenen akıllı etiketleme ve tek bir tıklamayla anahtar noktaların yerleştirilmesini sağlayan yerleşik poz iskelet şablonları gibi özelliklerin ardındaki yenilik, aksi takdirde saatler sürecek olan iş akışını büyük ölçüde kolaylaştırır.

Veri kümesi hazır olduğunda, model eğitimine geçebilirsiniz. Platform, etiketlenmiş verileri kullanarak Ultralytics YOLO gibi bilgisayar görme modellerini eğitmenize olanak tanır. Eğitim sırasında, tek bir kontrol panelinden performans göstergelerini izleyebilir, track ve zaman içinde modelleri optimize ederek sistem performansını artırabilirsiniz.

Eğitimden sonra bir sonraki adım, test ve doğrulamadır. Yeni görüntüler üzerinde doğrudan platform içinde tahminler gerçekleştirerek, sistemin kusurları ne kadar iyi tespit ettiğini kontrol edebilir ve daha fazla iyileştirme gerektirebilecek alanları belirleyebilirsiniz.

Son olarak, sistem iyi bir performans gösterdiğinde üretim ortamına devreye alınabilir. Ultralytics , modellerin çeşitli formatlara aktarılmasını veya gerçek dünya ortamlarında çalışabilmeleri için çıkarım hizmetleri ve uç noktalar aracılığıyla devreye alınmasını destekler.

Ultralytics , bu iş akışının her aşamasını destekleyerek, ham görsel verilerden üretim hattındaki detect otomatik olarak detect edebilen işlevsel bir bilgisayar görme uygulamasına geçişi kolaylaştırır.

Ultralytics ile geliştirebileceğiniz yapay zeka destekli Vision kullanım örnekleri

Görsel verilerin bilgiye dönüştürülebileceği ve süreçlerin otomasyonunda kullanılabileceği çoğu uygulamada, bilgisayar görme teknolojisi fark yaratabilir. Bu durum, sağlık sektöründen otomotiv endüstrisine kadar tüm sektörler için geçerlidir ve Ultralytics , bu çok yönlülüğü desteklemek üzere geliştirilmiştir.

Platform, Ultralytics gibi en yeni modelleri ve nesne algılama, görüntü sınıflandırma, örnek segmentasyonu, duruş tahmini ve yönlendirilmiş sınırlayıcı kutu (OBB) algılama gibi çeşitli bilgisayar görme görevlerini yerel olarak desteklemektedir. Bu esneklik sayesinde, geliştiriciler görüntü veya videoların analiz edilmesi gereken birçok farklı senaryo için uygulamalar geliştirebilirler.

Örneğin, ekipler deniz ortamlarında gerçek zamanlı su altı izleme, tıbbi ve biyolojik araştırmalarda hücre sayımı, uzak ekosistemlerde yaban hayatı izleme, otonom araçlar için algılama sistemleri geliştirme ve robotları karmaşık ortamlarda yönlendirme gibi sistemler oluşturabilirler. Ve bu, bilgisayar görme teknolojisiyle mümkün olanların sadece çok küçük bir kısmı.

Ultralytics neden görsel yapay zekanın geleceği?

Bilgisayar görme teknolojisinin yaygınlaşmasıyla birlikte, görsel yapay zeka geliştirme süreçlerini daha erişilebilir hale getirmek giderek daha önemli hale geliyor. Pek çok geliştirici ve kuruluş görsel verilerle denemeler yapmak ve yapay zeka uygulamaları geliştirmek istiyor, ancak geleneksel geliştirme ortamları bu sürece başlamayı zorlaştırabiliyor.

Ultralytics , geliştiricilerin bilgisayar görme teknolojisiyle hızlı bir şekilde çalışmaya başlayabilecekleri bir ortam sunarak bu engelleri aşmaya yardımcı olur. Ekipler, altyapıyı kurmak veya farklı araçları entegre etmekle zaman harcamak yerine, fikirleri denemeye ve pratik uygulamalar geliştirmeye odaklanabilirler.

Bu erişilebilirlik, daha geniş bir yelpazedeki geliştiricilerin, araştırmacıların ve kuruluşların görsel yapay zekayı keşfetmesinin önünü açıyor. Sonuç olarak, daha fazla ekip görsel verileri anlamlı içgörülere dönüştürebilir ve gerçek hayattaki sorunları çözen uygulamalar geliştirebilir.

Görsel yapay zeka farklı sektörlere yayılmaya devam ederken, Ultralytics geliştirme sürecini daha erişilebilir hale getireceğine ve bilgisayar görmenin geleceğini şekillendirmede önemli bir rol oynayacağına inanıyoruz.

Ultralytics Başlangıç

Ultralytics ile bilgisayar görme projeleri oluşturmaya bugün başlayın. Bulut eğitimi için kayıt kredileri ile veri kümelerini yönetme, görüntülere etiket ekleme, modelleri eğitme ve uygulamaları devreye alma gibi temel araçlara erişim imkanı sunan ücretsiz plan sayesinde platformu keşfedebilirsiniz.

Projeleriniz büyüdükçe, daha fazla bilgi işlem kaynağı, depolama alanı, işbirliği özelliği ve dağıtım kapasitesi sunan ek planlarla kullanımınızı ölçeklendirebilirsiniz. Platform ayrıca bulut eğitimi ve yönetilen uç noktalar gibi hizmetler için kredi tabanlı bir fiyatlandırma sistemi kullanır; bu sayede ekipler, track şeffaf bir şekilde track deneyler yapabilir ve uygulamaları devreye alabilir.

Önemli çıkarımlar

Görüntü işleme ve bilgisayar görme teknolojileri, araştırma deneylerinden günlük teknolojinin temelini oluşturan gerçek dünya sistemlerine hızla geçiş yapıyor. Ultralytics , geliştiricilere görsel yapay zeka uygulamalarını oluşturmak, test etmek ve devreye almak için daha basit bir yol sunarak bu dönüşümü hızlandırmaya yardımcı oluyor. Fikirler ile uygulamaya geçiş arasındaki engellerin azalmasıyla, yeni nesil bilgisayar görme çözümleri hiç olmadığı kadar hızlı bir şekilde geliştirilebiliyor.

Topluluğumuza katılın ve bilgisayar görme modelleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub deposunu inceleyin. Çözüm sayfalarımızda tarımda yapay zeka ve robotikte bilgisayar görme gibi uygulamalar hakkında bilgi edinin. Lisans seçeneklerimizi inceleyin ve kendi Vision AI modelinizi oluşturmaya başlayın.