Konvolüsyonun bilgisayarla görmede yapay zekayı nasıl güçlendirdiğini ve nesne algılama, görüntü tanıma ve tıbbi görüntüleme gibi görevleri hassas bir şekilde nasıl mümkün kıldığını öğrenin.
Konvolüsyon, derin öğrenmede (DL), özellikle de bilgisayarla görme (CV) alanında temel bir işlemdir. Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN'ler) için birincil yapı taşı olarak hizmet eder ve modellerin görüntüler gibi ızgara benzeri verilerden hiyerarşik özellikleri otomatik ve verimli bir şekilde öğrenmesini sağlar. Süreç, kenarlar, dokular veya şekiller gibi belirli desenleri vurgulayan özellik haritaları üretmek için çekirdek olarak bilinen küçük bir filtrenin bir giriş görüntüsü üzerinde kaydırılmasını içerir. Bu yöntem, hayvan görsel korteksinin organizasyonundan esinlenmiştir ve veri noktaları arasındaki uzamsal ilişkilerin önemli olduğu görevler için oldukça etkilidir.
Konvolüsyon, özünde iki bilgi kümesini birleştiren matematiksel bir işlemdir. Bir CNN bağlamında, giriş verilerini (bir görüntünün piksel değerleri) bir çekirdekle birleştirir. Çekirdek, bir özellik detektörü görevi gören küçük bir ağırlık matrisidir. Bu çekirdek, giriş görüntüsünün yüksekliği ve genişliği boyunca kayar ve her konumda, görüntünün üst üste binen kısmı ile bir eleman-bilge çarpımı gerçekleştirir. Sonuçlar, çıktı özellik haritasında tek bir piksel oluşturmak için toplanır. Bu kaydırma işlemi tüm görüntü boyunca tekrarlanır.
Bir CNN, farklı çekirdekler kullanarak çok çeşitli özellikleri tespit etmeyi öğrenebilir. İlk katmanlar kenarlar ve renkler gibi basit desenleri tanımayı öğrenebilirken, daha derin katmanlar bu temel özellikleri birleştirerek gözler, tekerlekler veya metin gibi daha karmaşık yapıları tanımlayabilir. Görsel özelliklerden bir hiyerarşi oluşturma yeteneği, CNN'lere görme görevlerinde güç veren şeydir. Bu süreç iki temel prensip sayesinde hesaplama açısından verimli hale getirilir:
Konvolüsyon, modern bilgisayarla görmenin temel taşıdır. Ultralytics YOLO gibi modeller, güçlü özellik çıkarımı için omurga mimarilerinde konvolüsyonel katmanları yoğun olarak kullanır. Bu, nesne algılama ve görüntü segmentasyonundan daha karmaşık görevlere kadar geniş bir uygulama yelpazesini mümkün kılar. Konvolüsyonun verimliliği ve etkinliği, onu görüntülerin ve diğer uzamsal verilerin işlenmesi için başvurulan bir yöntem haline getirmiş ve görme modellerinin tarihi gibi kaynaklarda ayrıntılı olarak açıklanan birçok son teknoloji mimarinin temelini oluşturmuştur.
Konvolüsyonu diğer sinir ağı işlemlerinden ayırmak faydalı olacaktır:
Konvolüsyon kullanan modellerin uygulanması ve eğitilmesi çeşitli derin öğrenme çerçeveleri tarafından kolaylaştırılır. PyTorch(PyTorch resmi sitesi) ve TensorFlow(TensorFlow resmi sitesi) gibi kütüphaneler CNN'ler oluşturmak için sağlam araçlar sağlar. Keras gibi üst düzey API'ler geliştirmeyi daha da basitleştirir.
Kolaylaştırılmış bir deneyim için Ultralytics HUB gibi platformlar, kullanıcıların veri kümelerini yönetmesine, model eğitimi gerçekleştirmesine ve YOLO11 gibi güçlü modelleri kolaylıkla dağıtmasına olanak tanır. Konvolüsyon, çekirdek boyutu, adım, dolgu ve sonuçta ortaya çıkan alıcı alan gibi temel kavramları anlamak, etkili model eğitimi ve mimari tasarımı için çok önemlidir.
