Blog'a dön
AB
Abirami Vina
İçerik Oluşturucu · Ultralytics
Kariyerine bilgisayarlı görü mühendisi olarak başlayan Abirami Vina, Vision AI ve makine öğrenimi alanında güçlü bir temel oluşturdu. Ultralytics için İçerik Üreticisi ve yapay zeka odaklı şirketler için yüksek kaliteli teknik içerikler hazırladığı Scribe of AI'nın Kurucusu ve Baş Yazarıdır. Yapay zekayı hem anlaşılır hem de ilgi çekici kılma tutkusuyla hareket ederek çalışmaları, en ileri teknoloji ile gerçek dünya etkisi arasındaki boşluğu dolduruyor.
Makaleler
Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake) üzerinde OpenVINO ile Ultralytics YOLO26'yı hızlandırma
Ultralytics YOLO26 modellerini OpenVINO formatına nasıl dışa aktaracağını ve CPU, GPU ve NPU dahil olmak üzere Intel donanımlarında çıkarımı nasıl hızlandıracağını öğren.
Embedded Vision Summit 2026'da Ultralytics'ten öne çıkanlar
Ultralytics YOLO26'yı sergilediğimiz ve Santa Clara'daki yapay zeka topluluğuyla bir araya geldiğimiz Embedded Vision Summit 2026'da geçirdiğimiz zamanı özetlerken bize katıl.
Ultralytics Platform kullanarak Ultralytics YOLO modelleri nasıl dışa aktarılır
Ultralytics Platform kullanarak bilgisayarlı görü modellerini kolaylıkla dışa aktar. Modelleri uç, mobil ve bulut dağıtımı için birkaç tıklamayla nasıl hazırlayacağını keşfet.
Ultralytics YOLO26 ile güvenli olmayan palet istiflemeyi tespit etme
Ultralytics YOLO26'nın depolarda güvenli olmayan palet istiflemeyi tespit etmek için nasıl kullanılabileceğini öğren; güvenliği artırmaya, riskleri azaltmaya ve verimli operasyonları sürdürmeye yardımcı ol.
Ultralytics Platform ile çokgen etiketleme kılavuzu
Çokgen (polygon) etiketlemeyi keşfet, hassas nesne segmentasyonunu nasıl mümkün kıldığını ve Ultralytics Platform ile nasıl kolayca etiket oluşturabileceğini öğren.
Almanya'daki Hannover Messe 2026'da Ultralytics'ten öne çıkanlar
Ultralytics YOLO modellerinin endüstriyel yapay zeka çözümlerine nasıl güç verdiğini sergilediğimiz, Almanya'daki Hannover Messe 2026'da geçirdiğimiz zamanı özetlerken bize katıl.
Bilgisayarlı görü projeleri için PyTorch ile TensorFlow arasında seçim yapma
Bilgisayarlı görü projeleri için PyTorch ve TensorFlow'un nasıl karşılaştırıldığını ve hangi çerçevenin (framework) görü iş akışına en uygun olduğunu öğren.
Bilgisayarlı görüde denetimli ve denetimsiz öğrenmeyi keşfetme
Bilgisayarlı görüde denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki farkları öğren ve verilerinle proje hedeflerin için doğru yaklaşımı nasıl seçeceğini keşfet.
Planogram uyumluluk tespiti için Ultralytics YOLO26 kullanımı
Yanlış yerleştirilmiş ürünleri tespit etmek ve perakende raf kontrollerini otomatikleştirmek için Ultralytics YOLO26 gibi bilgisayarlı görü modellerini kullanarak bir planogram uyumluluk sistemi kurmayı öğren.
Ultralytics Platform üzerinde dağıtılmış bilgisayarlı görü modellerini izleme
Ultralytics Platform ile üretimdeki bilgisayarlı görü modellerini nasıl izleyeceğini keşfet. Metrikleri takip et, sorunları tespit et ve güvenilirliği artır.
Yapay zeka uzmanlığı olmadan kamera tabanlı bir görü denetim sistemi kur
Etiketlemeden dağıtıma kadar, Ultralytics Platform'u kullanarak yapay zeka uzmanlığı olmadan kamera tabanlı bir görü denetim sistemini nasıl kuracağını öğren.
Ultralytics YOLO26 vs YOLO11 vs YOLOv8: Hangisini kullanmalısın?
Ultralytics YOLO26, Ultralytics YOLO11 ve Ultralytics YOLOv8'i keşfet ve projelerin için hangi bilgisayarlı görü modelini seçmen gerektiğini öğren.