COCO veri seti, görüntü segmentasyonu, nesne tespiti, anahtar nokta tespiti ve nesne tanıma gibi computer vision görevleri için kullanılan bir veri setidir. Microsoft tarafından geliştirilmiştir ve 330K görüntüden oluşur.
Google'un nesne tanıma için sunduğu önceden eğitilmiş modelleri kullanmamıza yarayan araçtır diyebiliriz. Bu modeller COCO veri seti ile eğitilmiş olup günlük hayatta fazlaca karşılaştığımız 80 tane nesneyi tanıyabilir. Buradan COCO veri seti ve içerdiği nesneler hakkında detaylı bilgi edinebilirsiniz.
TensorFlow, değişik seviyelerde yapay zeka sistemi oluşturma imkanı sunan yazılım kütüphanesidir. Açık kaynaklı sistem, derin öğrenme teknolojisiyle kolaylık sağlıyor. Masaüstü ve mobil platformlarda kullanılabiliyor. Komut işleme, veri toplama, bilgi değerlendirme donanımıyla öne çıkıyor.
Kameradan veya video dosyalarından aldığı görüntülerde yer alan veritabanına kaydedilmiş nesneleri bulup işaretleyen program.
YOLO konvolüsyonel sinir ağları kullanarak nesne tespiti yapan bir algoritmadır. Açılımı ''You Only Look Once'' demektir. Sebebi ise algoritmanın nesne tespitini oldukça hızlı bir şekilde ve tek seferde yapabiliyor olmasıdır.
İlgili 36 soru bulundu
1. Kütüphanemiz, okuyucularına kişisel dizüstü bilgisayarları, tabletleri, akıllı telefonları ve diğer mobil cihazlarıyla Kablosuz Bağlantı (Wi-Fi) ile internet erişim imkânı sunmaktadır.
Kütüphanede internet erişimi sağlayabileceğim herhangi bir yer var mı? Evet.
Görüntü etiketleme, aktivite tanıma, yüz algılama, yüz tanıma, video nesnesini müşterek bölümleme gibi bilgisayarla görme görevlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
YOLOv4, Nisan 2020'de yayınlanan ve COCO veri setinde son teknoloji performansa ulaşan gerçek zamanlı bir nesne algılama modelidir. Nesne algılama görevini iki parçaya bölerek çalışır; Sınırlayıcı kutular aracılığıyla nesne konumlandırmasını tanımlamak için regresyon. Nesnenin sınıfını belirlemek için sınıflandırma.
YOLO (You Only Look Once) görüntüdeki nesneleri konumlarıyla bereber tek seferde tespit edebilen bir yapay sinir ağıdır. Görüntüyü hücrelere bölerek her bir hücrede nesneler için confidence değerlerini ve bounding boxları tahmin etmeye çalışan çıktı vektörleri üretir.
Pytorch ve Keras
Matematikçiler ve deneyimli araştırmacılar, Pytorch'u daha fazla önermektedir. Keras, modellerini hızlı bir şekilde oluşturmalarına, eğitmelerine ve değerlendirmelerine olanak sağlayarak geliştiriciler için daha uygundur. Keras ayrıca daha fazla dağıtım seçeneği ve daha kolay model aktarımı sunar.
Keras , TensorFlow'un üzerinde bir dizi derin öğrenme modeli oluşturmanın kullanışlı bir yolunu sağlayan Python kütüphanesidir. Araştırma ve geliştirme için derin öğrenme modellerinin olabildiğince hızlı ve basit uygulanması için geliştirilmiştir.
1- Intro to TensorFlow for Deep Learning by TensorFlow
Kurs tamamen ücretsiz ve içeriği neredeyse 2 Ayda bitirebilecek kadar dolu. TensorFlow modellerini mobil uygulamalarda, internet tarayıcılarında ve bulutta nasıl kullanacağınızı öğrenebilirsiniz.
🌻 MS COCO: 2015 yılında “Microsoft COCO: Common Objects in Context” makalesi ile yayınlanan, 120.000 görüntü ve her görüntüye ait 5 farklı açıklama barındıran ve birçok farklı bilgisayarlı görü görevi için literatürde sıkça kullanılan bir veri kümesidir.
Veri seti, bir araştırma veya analiz için toplanan ve organize edilen verilerin bir koleksiyonudur. Veri setleri, her türlü veri türü için oluşturulabilir, örneğin sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi.
COCO Dosya Uzantısının bir dosya tipi vardır ve bir farklı yazılım programıyla ilgilidir ancak Unknown Software temel olarak Unknown Developer tarafından geliştirilmiş. Bunlar genellikle Unknown Apple II Data File olarak formatlanmıştır. COCO dosyaları en çok Uncommon Files olarak kategorize edilir.
Anchor Boxes Nedir? Ağımızı eğitmeden önce veri kümesindeki nesnelerin tahmin etmek için önceden belirlenmiş bir yükseklik ve genişliğe sahip kutulardır. Anchor Box denilen kutuların boyutu, veri kümenizde performansı artırmak için belirlemeniz gereken önemli parametrelerden biridir.
Diğer yandan YOLO'nun kurucusu olan Haydar Çolakoğlu, hem TEB Yönetim Kurulu Üyesi hem de Çolakoğlu Grubu Yönetim Kurulu Üyesi. YOLO'nun operasyonlarıyla da bizzat ilgileniyor. Aldığımız yeni bilgilere göre YOLO, yönetim kademesindeki 12 kişilik tecrübeli ekibin 1 yıllık çalışmaları sonucu geliştirilmiş.
Darknet, C ve CUDA ile yazılmış açık kaynaklı bir yapay sinir ağı içeren frameworktür. Hızlı ve kurulumu kolaydır. CPU ve GPU hesaplamasını destekler. Birbiri üzerinden geliştirilen birçok Darknet frameworkü yer almaktadır ve bu kaynağı Github'da kolayca ulaşabilirsiniz.
Belirlenen destek eşik değerine eşit veya daha büyük destek değerine sahip nesne setine sık görülen nesne seti denir.
Nesne Tespiti(Object Detection); fotoğraflardaki, videolardaki ve gerçek zamanlı görüntülerdeki nesneleri tespit etmeye odaklanan bilgisayarlı görü ve görüntü işleme ile ilgili bir bilgisayar teknolojisidir.
Derin öğrenme modelleri, birden fazla veri kaynağından bilgi alır ve bu verileri insan müdahalesine gerek kalmadan gerçek zamanlı olarak analiz eder. Derin öğrenmede, grafik işleme birimleri (GPU'lar), aynı anda birden fazla hesaplamayı işleyebildikleri için eğitim modellerine yönelik olarak optimize edilmiştir.
a) Kütüphane binası, okuma salonları ve koridorlarda su hariç yiyecek ve içecek tüketilmez. b) Kütüphane binası içersinde cep telefonuyla konuşulmaz. c) Kütüphane içerisinde izinsiz kamera, fotoğraf makinesi, cep telefonu ve benzeri araçlarla çekim yapılmaz. ç) Kullanıcılar, kendi eşyalarından sorumludur.
Kütüphanede ders çalışmanın birçok avantajı bulunmaktadır: Sessiz ve konsantre bir ortam: Kütüphaneler sessiz bir ortam sunarlar, bu da öğrenme sürecinizi destekler ve dikkatinizi dağıtacak faktörleri minimize eder. Zengin kaynaklar: Kütüphaneler, kitaplar ve diğer materyallerin bulunduğu zengin bir kaynak deposudur.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri