Ultralytics YOLO modellerini Pixelabs AI-Engine'e entegre eden Pixelabs, görsel iş akışlarını otomatikleştirebildi. Örneğin, Alzheimer'ın erken tespiti için retina görüntülemede bu, göstergelerin belirlenmesindeki tutarlılığı artırdı ve geri çağırma oranı %95'e kadar ulaştı.
Günümüzde birçok endüstriyel, operasyonel ve araştırma iş akışı, süreçleri kontrol etmek veya kalıpları tespit etmek için hâlâ insanların görüntüleri manuel olarak incelemesine dayanıyor. Veri miktarı arttıkça bu yaklaşım hızla yavaş, tutarsız ve ölçeklendirilmesi zor hâle geliyor.
Bu durum, görüntülerdeki küçük göstergeleri belirlemenin zor ve zaman alıcı olabildiği Alzheimer'ın erken tespiti için retina görüntüleme gibi araştırma ortamlarında özellikle geçerlidir.
Pixelabs, gerçek zamanlı görüntü ve video analizi için tasarlanmış görsel bir yapay zekâ platformu olan Pixelabs AI-Engine ile bu sorunun çözülmesine yardımcı oluyor. Ultralytics YOLO modelleri gibi bilgisayarlı görü modellerini kullanan platform, görsel iş akışlarını otomatikleştirmeyi, tutarlılığı artırmayı ve analizi ölçeklendirmeyi kolaylaştırıyor.
Gerçek dünyadaki iş akışlarını otomatikleştirmek için bilgisayarlı görü uygulama#
Pixelabs, işletmelerin bilgisayarlı görü kullanarak mevcut süreçleri otomatikleştirmesini ve iyileştirmesini sağlayan görsel yapay zekâ çözümleri geliştiriyor. Merkezi Madrid'de bulunan ve Barselona ile Birleşik Krallık'ta ofisleri olan şirket, sektörler genelinde uygulanabilecek pratik yapay zekâ araçları geliştirmeye odaklanıyor.
Özellikle Pixelabs AI-Engine platformu; nesne tespiti, kusur belirleme, yüzey analizi ve optik karakter tanıma (OCR) gibi görevler için gerçek zamanlı görüntü ve video analizi sağlıyor. Bu özellikler, kullanıcıların görsel verileri daha verimli işlemesine ve manuel incelemeye olan bağımlılığı azaltmasına olanak tanıyor.
Platform, mevcut sistemlere entegre olacak şekilde tasarlanmıştır; bu da kuruluşların operasyonlarını aksatmadan bilgisayarlı görüyü benimsemesini kolaylaştırır. Bu esneklik, Pixelabs'ın çok çeşitli kullanım alanlarını desteklemesine ve gereksinimler arttıkça çözümleri ölçeklendirmesine olanak tanır.
Bilgisayarlı görüyü entegre etmenin ve ölçeklendirmenin zorlukları#
Birçok sektörde günlük operasyonlar hâlâ manuel iş akışlarına ve sınırlı otomasyona dayanıyor. Operatörler, mühendisler ve araştırmacılar görüntüleri genellikle elle inceliyor, sonuçları doğruluyor ve verileri birden fazla araç üzerinden yönetiyor.
Bu durum, özellikle veri hacmi arttıkça süreçleri yavaşlatıyor, standardizasyonu zorlaştırıyor ve tutarsızlık olasılığını artırıyor. Kuruluşlar bilgisayarlı görü kullanmaya yönelse bile geçiş her zaman kolay olmuyor.
Yapay zekâyı mevcut sistemlere entegre etmek, yerleşik iş akışlarında değişiklikler, yeni altyapı veya ek mühendislik çalışmaları gerektirebilir. Bu nedenle birçok çözümü zaman içinde ölçeklendirmek veya sürdürmek zorlaşıyor.
Örneğin Alzheimer'ın erken tespiti için retina görüntüleme gibi araştırma ortamlarında bu zorluklar daha karmaşık hâle geliyor. Araştırmacıların çok küçük özellikleri tespit etmesi, büyük görüntü veri kümelerini yönetmesi ve sonuçların farklı koşullarda tutarlı kalmasını sağlaması gerekiyor.
Şekil 1. Bir farenin gözünün retina görüntülemesine ait örnek görüntü.
Analizi, veri yönetimini ve çıktıları ele almanın düzenli bir yolu olmadığında bu iş akışlarını ölçeklendirmek ve güvenilir sonuçları korumak zorlaşıyor.
Retina görüntüsü analizini Ultralytics YOLO modelleriyle otomatikleştirme#
Pixelabs, Ultralytics YOLO modellerini Pixelabs AI-Engine'e entegre ederek bu zorlukların üstesinden geldi. Platform, görsel yapay zekâ çözümlerinin temelini oluşturuyor ve mevcut iş akışlarını aksatmadan farklı uygulamalarda gerçek zamanlı görüntü ve video analizinin daha sorunsuz yürütülmesini sağlıyor.
Platform; nesne ve kusur tespiti, yüzey ve doku analizi, renk yönetimi ve OCR dâhil olmak üzere çeşitli görevleri destekliyor. Donanımdan bağımsız olduğu ve API'ler üzerinden entegre olacak şekilde tasarlandığı için farklı ortamlarda dağıtılabiliyor ve ölçeklendirilebiliyor.
Bu yaklaşım, Pixelabs'ın retina görüntüleme kullanarak farelerde Alzheimer'ın erken tespitini destekleyen bir sistem geliştirdiği CIBIR Alzheimer araştırma ekibiyle yakın zamanda gerçekleştirilen bir iş birliğinde uygulandı. Amaç, hastalığın erken evrelerine işaret edebilen amiloid beta birikintileri gibi küçük göstergeleri belirlemekti.
Bunu gerçekleştirmek için Pixelabs; veri depolamayı, görüntü işlemeyi ve bir kullanıcı arayüzünü birbirine bağlayan bir iş akışı oluşturdu. Laboratuvara özgü fundus görüntüleme cihazları kullanılarak yakalanan retina görüntüleri önce Güvenli Dosya Transfer Protokolü (SFTP) aracılığıyla aktarılıyor ve merkezi bir sistemde depolanıyor; bu da büyük veri kümelerinin yönetilmesini ve bunlara erişilmesini kolaylaştırıyor.
Tutarlı sonuçlar elde etmek için görüntü kalitesi ve aydınlatmadaki farklılıkları gidermek üzere ön işleme adımları uygulanıyor. Bu, sistemin farklı örnekler ve koşullar arasında doğruluğunu korumasına yardımcı oluyor.
Görüntüler daha sonra özel olarak eğitilmiş Ultralytics YOLOv8 modelleri de dâhil olmak üzere görsel yapay zekâ modelleri kullanılarak analiz ediliyor. Performans ve doğruluk arasında denge kurmak için YOLOv8'in orta ve büyük varyantları kullanılıyor.
Bu işlem hattında Ultralytics YOLO modelleri, amiloid beta birikintileri gibi küçük ilgi alanlarını doğrudan retina görüntüleri içinde belirlemek ve konumlandırmak üzere nesne tespiti ve görüntü sınıflandırma için kullanılıyor.
Şekil 2. Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modelleri, amiloid beta birikintilerinin tespit edilmesine yardımcı olabilir.
Son olarak sonuçlar, kullanıcıların görüntü yükleyebildiği, verileri yaş, cinsiyet veya fenotip gibi özelliklere göre filtreleyebildiği ve tespit edilen özellikleri güven skorlarıyla birlikte görüntüleyebildiği web tabanlı bir platform üzerinden sunuluyor. Bu, ham görüntü verilerinden anlaşılır ve kullanılabilir içgörülere geçişi kolaylaştırıyor.
Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmelisin?#
Pixelabs için Ultralytics YOLO modelleri, farklı kullanım alanlarına hızla uyarlanabilen bilgisayarlı görü çözümleri geliştirmek üzere pratik ve esnek bir temel sağlayarak mükemmel bir seçimdi. Bu modellerin eğitilmesi ve iyileştirilmesi kolay olduğundan ekip daha hızlı yineleme yapabiliyor ve sistemi yeniden tasarlamaya gerek kalmadan yeni gereksinimlere yanıt verebiliyor.
Bu esnekliğin geliştirme hızı üzerinde doğrudan etkisi oldu. Pixelabs, YOLO'dan yararlanarak geliştirme döngülerini hızlandırabildi ve çözümleri daha hızlı üretime alarak yeni uygulamaların pazara sunulma süresini kısalttı. Aynı zamanda modeller daha doğru ve tutarlı sonuçlar sağladı.
Verimliliği artırırken %95'e kadar geri çağırma oranı sağlama#
Ultralytics YOLO modellerinin Pixelabs AI-Engine'e entegrasyonu, analiz performansında belirgin iyileşmeler sağladı. Alzheimer araştırması kullanım alanında sistem yaklaşık %90 geri çağırma oranına ulaştı; hastalık ilerledikçe ve göstergeler daha görünür hâle geldikçe bu oran %95'e kadar yükseldi.
Bu, araştırmacıların amiloid beta birikintileri gibi küçük özellikleri büyük görüntü veri kümelerinde daha güvenilir bir şekilde tespit etmesini sağladı. Bunun sonucunda analiz daha tutarlı hâle geldi, değişkenlik azaldı ve önemli göstergelerin gözden kaçmaması sağlandı.
Bu kullanım alanının ötesinde Pixelabs, çözümlerini farklı uygulamalarda kullanan müşterilerden sürekli olarak olumlu geri bildirimler de aldı. Kullanıcılar, özellikle verimlilik ve güvenilirlik açısından süreçlerin yürütülme biçiminde iyileşmeler olduğunu belirtiyor.
Etki, platformun esnekliğini ve farklı operasyonel gereksinimlere uyum sağlama becerisini yansıtacak şekilde belirli kullanım alanına göre değişiyor. Genel olarak bu iyileştirmeler, görsel verilerin büyük ölçekte yönetilmesini ve analiz edilmesini kolaylaştırarak daha güvenilir sonuçları ve daha verimli iş akışlarını destekledi.
Sektörler genelinde görsel yapay zekâyı ilerletme#
Pixelabs, görsel yapay zekâ platformunun yeteneklerini yeni kullanım alanları ve sektörler genelinde genişletmeye devam ediyor. Ekip, Alzheimer tespiti gibi araştırma uygulamalarındaki çalışmalarını temel alarak modellerini geliştirmeye ve Ultralytics YOLO modelleri gibi teknolojileri kullanarak görsel analizi ilerletmeye odaklanıyor.
Pixelabs, teknolojisini sürekli geliştirerek kuruluşların süreçleri daha etkili bir şekilde otomatikleştirmesine ve bilgisayarlı görüyü daha geniş bir gerçek dünya iş akışı yelpazesinde uygulamasına yardımcı olmayı amaçlıyor.
Şirketinin iş akışlarını kolaylaştırmakla ilgileniyor musun? Vision AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu incele. YOLO modellerinin sağlık hizmetlerinde yapay zekâ ve perakendede bilgisayarlı görü gibi alanlarda yenilikleri nasıl desteklediğini keşfet. YOLO'yu uygulamalı olarak kullanmaya başlamak için lisans seçeneklerimizin projenizi nasıl destekleyebileceğini öğren.
