Poz tahmininin nasıl çalıştığını, gerçek dünyadaki uygulamalarını ve Ultralytics YOLO11 gibi modellerin makinelerin vücut hareketini ve duruşunu yorumlamasını nasıl sağladığını öğrenin.
Birini kambur dururken ya da omuzları geride dik dururken gördüğünüzde, duruşunun kötü mü yoksa kendinden emin mi olduğu hemen anlaşılır. Kimsenin bunu size açıklamasına gerek yoktur. Bunun nedeni, zaman içinde doğal olarak beden dilini yorumlamayı öğrenmiş olmamızdır.
Deneyim ve gözlem yoluyla, beyinlerimiz insanlar da dahil olmak üzere çeşitli nesnelerin duruşunu tanımada çok iyi hale gelmiştir. Yapay zeka (AI) ve makinelerin dünyadan gelen görsel bilgileri yorumlamasını sağlayan bir alan olan bilgisayar görüşü alanındaki son gelişmeler sayesinde, makineler de artık bu yeteneği öğrenmeye ve kopyalamaya başlıyor.
Poz tahmini, makinelerin görüntülere veya videolara bakarak bir kişinin veya nesnenin konumunu ve yönünü anlamasına yardımcı olan bir bilgisayarla görme görevidir. Bunu, birinin veya bir şeyin nasıl hareket ettiğini anlamak için vücuttaki eklemler ve uzuvlar gibi kilit noktaları tanımlayarak yapar.
Bu teknoloji fitness, sağlık ve animasyon gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin işyeri ortamlarında, çalışanların duruşunu izlemek ve güvenlik ve sağlıklı yaşam girişimlerini desteklemek için kullanılabilir. Bilgisayarla görme modelleri gibi Ultralytics YOLO11 insan pozlarını gerçek zamanlı olarak tahmin ederek bunu mümkün kılıyor.
Bu makalede, poz tahminine ve nasıl çalıştığına daha yakından bakacağız ve fark yarattığı gerçek kullanım örneklerini inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!
Poz tahmini araştırmaları 1960'ların sonu ve 70'lerde başlamıştır. Yıllar geçtikçe, bu bilgisayarla görme görevine yönelik yaklaşımlar temel matematik ve geometriden yapay zeka tarafından yönlendirilen daha gelişmiş yöntemlere doğru kaymıştır.
Başlangıçta, teknikler sabit kamera açılarına ve bilinen referans noktalarına bağlıydı. Daha sonra, 3D modeller ve özellik eşleştirmesi içerecek şekilde geliştirilmiştir. Günümüzde, YOLO11 gibi derin öğrenme modelleri vücut pozisyonlarını görüntülerden veya videolardan gerçek zamanlı olarak tespit ederek poz tahminini her zamankinden daha hızlı ve daha doğru hale getirebiliyor.
Teknoloji geliştikçe araştırmacılar, başta insanlar ve hayvanlar olmak üzere çeşitli nesnelerin duruşlarını izleyebilmenin ve takip edebilmenin potansiyel uygulamalarını gördüler. Poz tahmini özellikle önemlidir çünkü yapay zeka araçlarının duruş ve hareketi daha önce mümkün olmayan şekillerde anlamasını ve ölçmesini sağlar.
Örneğin, bilgisayarların eller serbest etkileşim için hareketleri tanımasına, performansı artırmak için sporcuların hareketlerini analiz etmesine, video oyunlarında gerçekçi animasyonlara güç vermesine ve hatta hastaların iyileşme sürecini izleyerek sağlık hizmetlerini desteklemesine olanak tanır.
Poz tahmini, nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi diğer bilgisayarla görme görevlerinden farklıdır. Bu görevler öncelikle bir görüntü içindeki nesneleri tanımlamaya ve konumlandırmaya odaklanır.
Örneğin nesne algılama, varlıklarını ve konumlarını belirtmek için insanlar, araçlar veya hayvanlar gibi öğelerin etrafına sınırlayıcı kutular çizer. Örnek segmentasyonu, piksel düzeyinde her nesnenin kesin şeklini belirleyerek bunu bir adım öteye taşır.
Ancak, bu yöntemlerin her ikisi de esas olarak nesnenin ne olduğu ve nerede olduğu ile ilgilidir - nesnenin nasıl konumlandığı veya ne yapıyor olabileceği hakkında herhangi bir bilgi sağlamazlar. İşte bu noktada poz tahmini çok önemli hale gelir.
Dirsekler, dizler ve hatta kuyruk gibi vücuttaki kilit noktaları tanımlayarak, poz tahmini duruş ve hareketi yorumlayabilir. Bu, 3B uzaydaki hareket de dahil olmak üzere eylemlerin, jestlerin ve vücut dinamiklerinin daha derinlemesine anlaşılmasını sağlar.
Poz tahmin modelleri genellikle iki ana yaklaşım izler: aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya. Aşağıdan yukarıya yaklaşımda, model önce dirsekler, dizler veya omuzlar gibi tek tek kilit noktaları tespit eder ve ardından hangi kişiye veya nesneye ait olduklarını bulmak için bunları gruplandırır. Buna karşılık, yukarıdan aşağıya yaklaşımı önce her bir nesneyi (görüntüdeki bir kişi gibi) tespit ederek başlar ve ardından bu belirli nesne için anahtar noktaları bulur.
YOLO11 gibi bazı yeni modeller, her iki yaklaşımın avantajlarını harmanlıyor. Manuel gruplama adımını atlayarak aşağıdan yukarıya yönteminin verimliliğini korurken, aynı zamanda insanları tespit ederek ve pozlarını tek seferde tahmin ederek yukarıdan aşağıya sistemlerin hassasiyetinden yararlanıyor - tek ve kolaylaştırılmış bir süreçte.
Poz tahmin modellerinin nasıl çalıştığını anlatırken merak ediyor olabilirsiniz: Bu modeller farklı nesnelerin pozunu tahmin etmeyi gerçekten nasıl öğreniyor? İşte burada özel eğitim fikri devreye giriyor.
Özel eğitim, bir modele kendi verilerinizi kullanarak belirli kilit noktaları tanımayı öğretmek anlamına gelir. Sıfırdan bir model oluşturmak büyük miktarda etiketli görüntü ve önemli bir zaman gerektirdiğinden, birçok kişi transfer öğrenimini tercih etmektedir. Bu, COCO-Pose veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş olan YOLO11 poz tahmin modeli gibi büyük bir veri kümesi üzerinde zaten eğitilmiş olan bir modelle başlamayı ve ardından belirli bir görev veya kullanım durumu için kendi verilerinizle ince ayar yapmayı içerir.
Diyelim ki yoga pozları üzerinde çalışıyorsunuz - her pozun o aktiviteye özgü kilit noktalarla etiketlendiği görüntüleri kullanarak YOLO11 'e ince ayar yapabilirsiniz. Bunu yapmak için, modelin öğrenebileceği açıklamalı görüntülerden oluşan özel bir veri kümesine ihtiyacınız olacaktır.
Eğitim sırasında, doğruluğu artırmak için yığın boyutu (bir kerede işlenen görüntü sayısı), öğrenme hızı (modelin öğrenmesini ne kadar hızlı güncellediği) ve epoklar (modelin veri kümesi üzerinde kaç kez döngü yaptığı) gibi ayarları yapabilirsiniz. Bu, özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış poz tahmin modelleri oluşturmayı çok daha kolay hale getirir.
Poz tahmininin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını tartıştığımıza göre, şimdi gerçek dünyadaki bazı kullanım durumlarına daha yakından bakalım.
Duruş tahmini, sağlık sektöründe, özellikle de fizik tedavide giderek güvenilir bir araç haline geliyor. Yapay zeka ve bilgisayar görüşü kullanan bu sistemler, duruş ve hareketleri gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve bir fizyoterapistin sunacağına benzer şekilde geri bildirim sağlayabilir.
Örneğin, diz ameliyatından çıkan bir hasta, rehabilitasyon egzersizlerini doğru yaptığından emin olmak için bir duruş tahmin sistemi kullanabilir. Sistem yanlış hareketleri tespit edebilir ve iyileştirme önerileri sunarak hastanın yolunda gitmesine ve yaralanmalardan kaçınmasına yardımcı olabilir.
Rehabilitasyonun ötesinde, duruş tahmini fitness uygulamalarına da giriyor. Örneğin, evde egzersiz yapan biri, egzersiz sırasında formunu kontrol etmek için uygulamayı kullanabilir. Uygulama, çömelme açısını ayarlamak veya deadlift sırasında sırtınızın düz olduğundan emin olmak gibi gerçek zamanlı geri bildirimler verebilir. Bu, kullanıcıların formlarını geliştirmelerine ve bir eğitmene ihtiyaç duymadan sakatlanmaları önlemelerine yardımcı olur.
Poz tahmini, eğlence sektöründe hareket yakalama yöntemini değiştirerek daha basit ve daha erişilebilir hale getirdi. Geçmişte hareket yakalama, bir kişinin vücuduna işaretleyiciler yerleştirmeyi ve bunları özel kameralarla izlemeyi gerektiriyordu ki bu da zor ve pahalı olabiliyordu.
Artık yapay zeka ve bilgisayarla görme alanındaki ilerlemeler sayesinde, işaretleyicilere ihtiyaç duymadan vücut hareketlerini izlemek için normal kameralar ve algoritmalar kullanabiliyoruz, bu da süreci gerçek zamanlı olarak bile daha verimli ve doğru hale getiriyor.
Bunun harika bir örneği Disney'in AR (Artırılmış Gerçeklik) Poser'ıdır. Bu eğlenceli araç, telefonunuzla bir fotoğraf çekmenizi ve dijital bir karakterin artırılmış gerçeklikte pozunuzu kopyalamasını sağlar. Resimdeki pozunuzu analiz ederek ve 3D bir karakterle eşleştirerek eğlenceli, kişiselleştirilmiş bir AR selfie yaratarak çalışır.
Hayvan davranışlarını incelemek, bilim insanlarının hayvanların nasıl iletişim kurduklarını, eş bulduklarını, yavrularına baktıklarını ve gruplar halinde yaşadıklarını anlamalarına yardımcı olur. Bu bilgi, vahşi yaşamı korumak ve doğal dünyayı daha derinlemesine anlamak için hayati önem taşımaktadır.
Poz tahmini, hayvanlara sensör veya etiket takmadan, görüntü ve videoları kullanarak hayvan hareketlerini ve duruşlarını izleyerek bu süreci basitleştirir. Bu sistemler hayvanların duruşlarını otomatik olarak izleyerek tımar etme, oyun oynama veya kavga etme gibi davranışlar hakkında içgörü sağlayabilir.
Bunun ilginç bir örneği, bilim insanlarının maymun davranışlarını incelemek için poz tahminini kullanmasıdır. Aslında araştırmacılar, altı maymun türünden 71.000'den fazla etiketli görüntü içeren OpenApePose gibi veri kümelerini derlemişlerdir.
İşte poz tahmininin çeşitli sektörlere sağlayabileceği temel faydalardan bazıları:
Poz tahmininin çeşitli alanlardaki avantajları açık olsa da, göz önünde bulundurulması gereken bazı zorluklar da vardır. İşte akılda tutulması gereken birkaç temel sınırlama:
Poz tahmini, işaretleyiciler kullanan sistemlerden YOLO11 gibi derin öğrenme modelleri tarafından yönlendirilen etkili araçlara dönüşerek ilk günlerinden bu yana uzun bir yol kat etti. İster fizik tedaviyi iyileştirsin, ister etkileşimli AR deneyimlerine güç versin ya da vahşi yaşam araştırmalarına yardımcı olsun, poz tahmini makinelerin hareket ve duruşu anlama şeklini değiştiriyor. Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe, sınırlamalarını ele almak, daha da pratik kullanımların kilidini açmanın ve makinelerin bizim ve diğer canlıların nasıl hareket ettiğini daha iyi anlamasını sağlamanın anahtarı olacaktır.
Yapay zekayı merak mı ediyorsunuz? GitHub depomuzu keşfedin, topluluğumuzla bağlantı kurun ve bilgisayarla görme projenize hızlı bir başlangıç yapmak için lisanslama seçeneklerimize göz atın. Çözüm sayfalarımızda perakendede yapay zeka ve lojistik sektöründe bilgisayarla görme gibi yenilikler hakkında daha fazla bilgi edinin.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI