Bilgisayarlı Görü (CV)

Bilgisayarlı Görü (CV), bilgisayarları görsel dünyayı yorumlamak ve anlamak için eğiten bir yapay zeka (AI) alanıdır. Kameralardan, videolardan ve derin öğrenme modellerinden elde edilen dijital görüntüleri kullanan makineler, nesneleri doğru bir şekilde tanımlayabilir ve sınıflandırabilir ve ardından "gördüklerine" tepki verebilir. Amaç, bilgisayarların insan vizyonunu taklit etmesini sağlamaktır; bu, onu anlamlandırmak için büyük miktarda görsel verinin işlenmesini ve analiz edilmesini içeren bir görevdir. Derin öğrenme alanındaki gelişmeler ve büyük veri kümelerinin kullanılabilirliği sayesinde hızla büyümüştür.

Bilgisayarlı Görü Nasıl Çalışır?

Bilgisayarlı görü, görsel verilere makine öğrenimi (ML) algoritmaları uygulayarak çalışır. Bir nesneyi tanımak için açıkça programlanmak yerine, bir CV modeli binlerce veya milyonlarca etiketli görüntüden kalıpları tanımlamayı öğrenir. Örneğin, bir modeli kedileri tanımak üzere eğitmek için, kendi başına bir kedinin özelliklerini ayırt etmeyi öğrenene kadar sayısız kedi görüntüsüyle beslenir.

Modern bilgisayarla görü (CV), büyük ölçüde derin öğrenme modellerine, özellikle de Evrişimsel Sinir Ağlarına (CNN'ler) dayanır. CNN, görüntü verilerini işlemede oldukça etkili olan bir sinir ağı türüdür. Kenarlar, dokular ve şekiller gibi önemli özellikleri vurgulayan özellik haritaları oluşturmak için bir görüntüye filtreler (veya çekirdekler) uygulayarak çalışır. Bu ağlar, makinelerin görsel bilgileri artan doğrulukla analiz etmesini sağlayarak birçok yaygın bilgisayarla görme görevini destekler.

Bilgisayarlı Görü ve Görüntü İşleme

Yakından ilişkili olsalar da, bilgisayarlı görü ve görüntü işleme aynı şeyler değildir. Görüntü işleme, görüntüleri iyileştirmeye veya faydalı bilgiler çıkarmaya odaklanan bir CV alt kümesidir. Bir görüntüyü keskinleştirme, bulanıklaştırma veya filtreleme gibi işlemleri içerir. Buna karşılık, bilgisayarlı görü, görüntünün içeriğini yorumlamayı ve anlamayı amaçlayarak bir adım daha ileri gider. Örneğin, görüntü işleme bir fotoğrafın kalitesini iyileştirmek için kullanılabilirken, bilgisayarlı görü o fotoğrafın içindeki kişileri, nesneleri ve sahneyi tanımlamak için kullanılabilir. Bu ayrımla ilgili daha fazla bilgiyi bu ayrıntılı dijital görüntü işleme genel bakışında bulabilirsiniz.

Bilgisayarlı Görüde Temel Görevler

Bilgisayarlı görü, makinelerin görsel verileri analiz edip yorumlamasını sağlayan çeşitli temel görevleri kapsar:

• Nesne Tespiti: Bu, bir görüntü veya video içindeki nesneleri tanımlamayı ve konumlandırmayı içerir. Ultralytics YOLO gibi bir model, algılanan her nesnenin etrafına bir sınırlayıcı kutu çizer ve ona bir sınıf etiketi atar.
• Görüntü Sınıflandırma: Bu görev, önceden tanımlanmış bir kategori kümesinden tüm bir görüntüye tek bir etiket atamayı içerir. Örneğin, bir görüntüyü "kedi" veya "köpek" içeriyor olarak sınıflandırmak.
• Görüntü Bölütleme: Nesne tespiti'nden farklı olarak, bölütleme bir görüntüdeki her pikseli sınıflandırır. Görüntünün içeriği hakkında çok daha ayrıntılı bir anlayış sağlar. Alt görevler arasında örnek bölütleme ve semantik bölütleme bulunur.
• Poz Tahmini (Pose Estimation): Bu, bir kişinin veya nesnenin uzaydaki konumunu ve yönünü belirlemek için kullanılır. Robotikte, artırılmış gerçeklikte ve insan aktivitesi analizinde yaygın olarak kullanılır.
• Nesne İzleme: Bu görev, bir video dizisinde zaman içinde bir veya daha fazla nesneyi takip etmeyi içerir. Gözetim ve otonom navigasyon gibi uygulamalar için çok önemlidir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Bilgisayarla görü uygulamaları çeşitli sektörlerde giderek daha yaygın hale gelmektedir:

• Autonomous Vehicles (Otonom Araçlar): Bilgisayarlı görü, sürücüsüz arabaların çevrelerini algılamalarını, yayaları ve diğer araçları tespit etmelerini, trafik işaretlerini okumalarını ve güvenli bir şekilde gezinmelerini sağlamak için kritik öneme sahiptir. Waymo ve Tesla gibi şirketler, bilgisayarlı görü sistemlerine büyük ölçüde güvenmektedir. Otomotiv çözümlerinde YZ hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Sağlık Hizmetleri: Tıbbi görüntü analizinde, bilgisayarlı görü (CV), radyologların röntgen, BT taramaları ve MR'larda tümörler veya kırıklar gibi anormallikleri tespit etmesine yardımcı olur. Ayrıca robotik cerrahi ve hasta takibinde de kullanılır. Radyoloji: Yapay Zeka bölümünde etkisi hakkında daha fazla bilgi edinin. Ayrıca YOLO11'in tümör tespiti için nasıl kullanıldığını da keşfedebilirsiniz.
• Güvenlik ve Gözetim: Bilgisayarlı görü, izinsiz girişleri tespit etmek, bireyleri izlemek ve kalabalık davranışlarını analiz etmek için otomatik izleme sistemlerini destekler. Bir güvenlik alarm sistemi oluşturma kılavuzumuza bakın.
• Perakende: Uygulamalar arasında raf takibi yoluyla envanter yönetimi, müşteri davranış analizi ve Amazon Go'nunki gibi kasiyersiz ödeme sistemleri bulunur.
• Üretim: CV, kalite kontrolü, kusur tespiti, montaj hattı izleme ve robotik otomasyon için kullanılır. YOLO11 ile akıllı üretim çözümleri oluşturma hakkında bilgi edinin.
• Tarım: Bu teknoloji, ürün takibi, hastalık tespiti, yabancı ot tanımlama ve otomatik hasat yoluyla hassas tarımı mümkün kılar. Gerçek zamanlı ürün sağlığı takibi hakkında bilgi edinin.

Araçlar ve Çerçeveler

Bilgisayar görüşü modellerini geliştirmek ve dağıtmak, çeşitli araçlar ve çerçeveler sayesinde kolaylaştırılmıştır. PyTorch ( PyTorch resmi sitesini ziyaret edin) ve TensorFlow ( TensorFlow resmi sitesini ziyaret edin) gibi kütüphaneler, model oluşturmak için temel oluşturur. OpenCV gibi açık kaynaklı kütüphaneler, gerçek zamanlı bilgisayar görüşü için geniş bir fonksiyon koleksiyonu sağlar.

Ultralytics HUB gibi platformlar, veri kümelerini yönetmekten ve özel modelleri eğitmekten dağıtıma kadar bir CV projesinin tüm yaşam döngüsünü kolaylaştırır. ONNX gibi standartlaştırılmış formatların kullanılması, farklı çerçeveler arasındaki birlikte çalışabilirliği sağlamaya da yardımcı olur. Bu teknolojiler olgunlaştıkça, endüstriler genelinde yeniliği desteklemeye devam edeceklerdir.