3B nesne algılamayı ve uygulamalarını anlama

Yıllar içinde, nesne algılama giderek daha gelişmiş hale geldi. Basit iki boyutlu (2D) görüntülerdeki nesneleri tanımaktan, etrafımızdaki karmaşık üç boyutlu (3D) dünyadaki nesneleri tanımlamaya doğru ilerledi. Bir görüntünün parçalarını depolanmış referans görüntülerle karşılaştırarak nesneleri bulmayı içeren şablon eşleştirme gibi ilk teknikler 1970'lerde geliştirildi ve 2D nesne algılamanın temelini oluşturdu. 1990'larda, LIDAR (Işık Algılama ve Menzil Belirleme) gibi teknolojilerin tanıtılması, sistemlerin derinlik ve mekansal bilgileri daha kolay yakalamasını mümkün kıldı. Günümüzde, 2D görüntüleri 3D verilerle birleştiren çok modlu füzyon yöntemleri, yüksek doğruluklu 3D nesne algılama sistemlerinin önünü açmıştır.

‍

Bu makalede, 3D nesne tespiti nedir, nasıl çalışır ve 2D nesne tespitinden nasıl farklıdır konularını inceleyeceğiz. Ayrıca, 3D nesne tespitinin bazı uygulamalarını da tartışacağız. Hadi başlayalım!

2B nesne tespiti genel bakışı

3B nesne algılamaya bakmadan önce, 2B nesne algılamanın nasıl çalıştığını anlayalım. 2B nesne algılama, bilgisayarların düz, iki boyutlu görüntülerdeki nesneleri tanımasını ve konumlandırmasını sağlayan bir bilgisayarlı görü tekniğidir. Bir nesnenin resimdeki yatay (X) ve dikey (Y) konumunu analiz ederek çalışır. Örneğin, bir futbol sahasındaki oyuncuların görüntüsünü Ultralytics YOLOv8 gibi bir 2B nesne algılama modeline iletirseniz, görüntüyü analiz edebilir ve her nesnenin (bu durumda oyuncuların) etrafına sınırlayıcı kutular çizebilir, konumlarını tam olarak belirleyebilir.

‍

Ancak, 2B nesne tespitinin de sınırlamaları vardır. Sadece iki boyutu dikkate aldığından, derinliği anlamaz. Bu, bir nesnenin ne kadar uzakta veya büyük olduğunu değerlendirmeyi zorlaştırabilir. Örneğin, uzaktaki büyük bir nesne, daha yakındaki küçük bir nesneyle aynı boyutta görünebilir, bu da kafa karıştırıcı olabilir. Derinlik bilgisinin eksikliği, nesnelerin gerçek boyutunu ve mesafesini bilmenin gerekli olduğu robotik veya artırılmış gerçeklik gibi uygulamalarda yanlışlıklara neden olabilir. İşte bu noktada 3B nesne tespiti ihtiyacı ortaya çıkar.

3D nesne tespiti ile mekansal farkındalık kazanma

3B nesne tespiti, bilgisayarların üç boyutlu uzayda nesneleri tanımlamasını sağlayarak çevrelerindeki dünyayı çok daha derinlemesine anlamalarını sağlayan gelişmiş bir bilgisayarlı görü tekniğidir. 2B nesne tespitinden farklı olarak, 3B nesne tespiti derinlik hakkındaki verileri de dikkate alır. Derinlik bilgisi, bir nesnenin nerede olduğu, ne kadar büyük olduğu, ne kadar uzakta olduğu ve gerçek 3B dünyada nasıl konumlandırıldığı gibi daha fazla ayrıntı sağlar. İlginç bir şekilde, 3B tespiti, bir nesnenin diğerini kısmen gizlediği (örtüşmeler) durumlarla daha iyi başa çıkabilir ve perspektif değiştiğinde bile güvenilirliğini korur. Hassas mekansal farkındalık gerektiren kullanım durumları için güçlü bir araçtır.

3B nesne tespiti, otonom sürüşlü arabalar, robotik ve artırılmış gerçeklik sistemleri gibi uygulamalar için hayati öneme sahiptir. LiDAR veya stereo kameralar gibi sensörler kullanılarak çalışır. Bu sensörler, ortamın ayrıntılı 3B haritalarını oluşturur; bu haritalar, nokta bulutları veya derinlik haritaları olarak bilinir. Bu haritalar daha sonra 3B ortamda nesneleri tespit etmek için analiz edilir.

‍

Nokta bulutları gibi 3D verileri işlemek için özel olarak tasarlanmış birçok gelişmiş bilgisayarlı görü modelleri vardır. Örneğin, VoteNet, bir nesnenin bir nokta bulutundaki merkezinin nerede olduğunu tahmin etmek için Hough oylama adı verilen bir yöntem kullanan ve nesneleri doğru bir şekilde tespit etmeyi ve sınıflandırmayı kolaylaştıran bir modeldir. Benzer şekilde, VoxelNet, veri analizini basitleştirmek için nokta bulutlarını voksel adı verilen küçük küplerden oluşan bir ızgaraya dönüştüren bir modeldir.

2D ve 3D nesne algılama arasındaki temel farklar

2D ve 3D nesne tespitini anladığımıza göre, temel farklılıklarını keşfedelim. 3D nesne tespiti, nokta bulutlarıyla çalıştığı için 2D nesne tespitinden daha karmaşıktır. LiDAR tarafından oluşturulan nokta bulutları gibi 3D verileri analiz etmek, çok daha fazla bellek ve işlem gücü gerektirir. Bir diğer fark ise ilgili algoritmaların karmaşıklığıdır. 3D nesne tespiti modellerinin, derinlik tahmini, 3D şekil analizi ve bir nesnenin yöneliminin analizini yapabilmek için daha karmaşık olması gerekir. 

‍

3B nesne tespiti modelleri, 2B nesne tespiti modellerinden daha ağır matematiksel ve hesaplama işleri içerir. 3B verileri gerçek zamanlı olarak işlemek, gelişmiş donanım ve optimizasyonlar olmadan zorlu olabilir. Ancak, bu farklılıklar 3B nesne tespitini daha iyi mekansal anlayış gerektiren uygulamalar için daha uygun hale getirir. Öte yandan, 2B nesne tespiti genellikle görüntü tanıma veya video analizi gerektiren güvenlik sistemleri gibi daha basit uygulamalar için kullanılır. 

3B nesne algılamanın artıları ve eksileri

3B nesne tespiti, geleneksel 2B nesne tespiti yöntemlerinden sıyrılmasını sağlayan çeşitli avantajlar sunar. Bir nesnenin üç boyutunu da yakalayarak, gerçek dünyaya göre konumu, boyutu ve yönü hakkında kesin ayrıntılar sağlar. Bu tür bir kesinlik, engellerin tam konumunu bilmenin güvenlik için hayati önem taşıdığı otonom sürüşlü arabalar gibi uygulamalar için çok önemlidir. 3B nesne tespiti kullanmanın bir diğer avantajı, farklı nesnelerin 3B uzayda birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu çok daha iyi anlamanıza yardımcı olabilmesidir. 

‍

Pek çok faydasına rağmen, 3B nesne algılama ile ilgili sınırlamalar da vardır. İşte akılda tutulması gereken bazı temel zorluklar:

• Daha yüksek hesaplama maliyetleri: 3B verilerle çalışmak daha güçlü donanım kaynakları gerektirir ve maliyet hızla artabilir.
  ‍
• Daha karmaşık veri gereksinimleri: 3B nesne tespiti genellikle pahalı olabilen ve her ortamda mutlaka bulunmayan LiDAR gibi gelişmiş sensörlere dayanır.
  ‍
• Veri toplama ve işleme: 3B nesne tespitinin karmaşık veri gereksinimleri, modelleri eğitmek için gereken büyük veri kümelerini toplamayı, hazırlamayı ve işlemeyi hem zaman alıcı hem de kaynak yoğun hale getirir.
  ‍
• Artan model karmaşıklığı: 3B nesne algılama için kullanılan modeller, genellikle 2B nesne algılama için kullanılanlardan daha fazla katman ve parametreye sahip, daha karmaşıktır. 

3B nesne algılamanın uygulamaları

3D nesne tespitinin artılarını ve eksilerini tartıştığımıza göre, 3D nesne tespitinin bazı kullanım alanlarına daha yakından bakalım.

Otonom araçlar

Otonom sürüşlü arabalarda, 3D nesne tespiti, arabanın etrafındaki çevreyi algılamak için hayati öneme sahiptir. Araçların yayaları, diğer arabaları ve engelleri tespit etmesini sağlar. Ayrıca, gerçek dünyadaki konumları, boyutları ve yönleri hakkında kesin bilgiler sağlar. 3D nesne tespit sistemleri aracılığıyla elde edilen ayrıntılı veriler, araçtaki yolcular için çok daha güvenli bir otonom sürüş deneyimi için faydalıdır. 

‍

Robotik

Robotik sistemler, çeşitli uygulamalar için 3D nesne tespiti kullanır. Farklı türdeki ortamlarda gezinmek, nesneleri almak ve yerleştirmek ve çevreleriyle etkileşim kurmak için kullanırlar. Bu tür kullanım durumları, robotların etkili bir şekilde çalışması için üç boyutlu düzenleri anlaması gereken depolar veya üretim tesisleri gibi dinamik ortamlarda özellikle önemlidir. 

‍

Artırılmış ve sanal gerçeklik (AR/VR)

3D nesne tespitinin bir diğer ilginç kullanım alanı da artırılmış ve sanal gerçeklik uygulamalarındadır. 3D nesne tespiti, sanal nesneleri gerçekçi bir VR veya AR ortamına doğru bir şekilde yerleştirmek için kullanılır. Bunu yapmak, bu tür teknolojilerin genel kullanıcı deneyimini artırır. Ayrıca, VR/AR sistemlerinin fiziksel nesneleri tanımasına ve izlemesine olanak tanıyarak, dijital ve fiziksel öğelerin sorunsuz bir şekilde etkileşime girdiği sürükleyici ortamlar yaratır. Örneğin, AR/VR başlıkları kullanan oyuncular, 3D nesne tespiti yardımıyla çok daha sürükleyici bir deneyim elde edebilirler. 3D alanlarda sanal nesnelerle etkileşimleri çok daha ilgi çekici hale getirir.

‍

3B nesne tespiti üzerine son düşünceler

3B nesne tespiti, sistemlerin derinliği ve alanı 2B nesne tespiti yöntemlerinden daha etkili bir şekilde anlamasını mümkün kılar. Bir nesnenin boyutunu, mesafesini ve konumunu bilmenin önemli olduğu otonom sürüşlü arabalar, robotlar ve AR/VR gibi uygulamalarda önemli bir rol oynar. 3B nesne tespiti daha fazla işlem gücü ve karmaşık veri gerektirse de, doğru ve ayrıntılı bilgi sağlama yeteneği onu birçok alanda çok değerli bir araç haline getirir. Teknoloji ilerledikçe, 3B nesne tespitinin verimliliği ve erişilebilirliği muhtemelen artacak ve çeşitli endüstrilerde daha da geniş bir benimseme ve yenilik için zemin hazırlayacaktır.

Yapay zekadaki en son gelişmeleri takip etmek için topluluğumuzla bağlantıda kalın! GitHub depomuzu ziyaret ederek, yapay zekayı üretim ve sağlık gibi sektörlerde en son çözümleri oluşturmak için nasıl kullandığımızı görün. 🚀