Nesne tespiti insansız araçlarda nesnelerin konumlarını takip etmede ve nesnelerin sınıflandırılmasında da kullanılan temel bir yöntemdir. Elde edilen konum ve sınıf verisi ile araçların reaksiyon vermesi ve veriyi değerlendirmesi amaçlanmaktadır.
Nesne algılama çevremizdeki maddeler diye tabir ettiğimiz tüm nesnelerin görüntüden ya da videolardan bulmaya yönelik bir oluşumdur. Nesne algılama algoritmaları, anlamlı sonuçlar üretmek için Makine Öğrenim'den (Machine Learning) veya Derin Öğrenim'den (Deep Learning)faydalanır.
Görüntü işleme (Computer Vision) görüntülerden önemli bilgilerin çıkarılması ve işlenmesi için kullanılan yöntemlerdir. Görüntülerdeki nesnelerin tespit edilmesi, takip edilmesi ve sınıflandırması gibi birçok yöntem vardır.
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 34 soru bulundu
SSD (Single Shot Detector) algoritmaları ön plana çıkmaktadır. SSD algoritması farklı katmanlardaki özellik haritalarından küçük nesneleri belirleyen bir algoritmadır. Faster R-CNN algoritmasına göre daha kötü başarım oranına sahip olmasına karşın, daha hızlı bir sonuç üretmektedir.
Nesne Tespiti(Object Detection); fotoğraflardaki, videolardaki ve gerçek zamanlı görüntülerdeki nesneleri tespit etmeye odaklanan bilgisayarlı görü ve görüntü işleme ile ilgili bir bilgisayar teknolojisidir.
Nesne tabanlı sınıflandırma nedir? Nesne tabanlı sınıflandırma, görüntü üzerindeki benzer spektral özelliklere sahip piksellerin gruplandırılarak bu pikselleri temsil eden görüntü objelerinin oluşturulması ve pikseller yerine söz konusu objelerin sınıflandırılması temeline dayanmaktadır.
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.
Nesne, cümlede öznenin yaptığı iş ve eylemden doğrudan etkilenen ögedir. Düz tümleç olarak da bilinir. Yüklemi geçişli bir fiil olan cümlelerde bulunur. Yükleme "ne", "neyi" ve "kimi" soruları sorularak bulunur.
Objectum, duyularla algılanabilen şey anlamına gelirken, obje cansız varlık ve nesne manasına gelir. Bu kelime çeşitli bilim dallarında terim anlamında kullanılır. Örneğin bilgi felsefesinde, temel özelliği uzayda yer kaplamak olan cisimlere özdek ya da obje denir.
Eylemi gerçekleştiren kişinin yani öznenin, yaptığı eylemden direkt olarak etkilenen öğelere nesneler denir. Nesneyi bulmada yükleme bir takım sorular sorulmaktadır. Bunlar; neyi, kimi ve nereyi sorularıdır.
Toplamda üç çeşit algı vardır. Bunlar sırasıyla Duyusal, Zihinsel ve Sezgisel algıdır.
Algı, duyu organlarının fiziksel uyarılmasıyla oluşan sinir sistemindeki sinyallerden oluşur. Örneğin, görme gözün retinasına düşen ışıkla, işitme kulağa gelen ses ile oluşur. Algı bu sinyallerin sadece pasif bir şekilde alınması değildir. Öğrenme, dikkat, hafıza ve beklenti ile şekillenebilir.
Literatürde algılama hataları genel olarak (Tablo 2), Algısal Savunma, Basmakalıplaştırma, Model Oluşturma, Hale Etkisi, Yansıtma, Beklenti, Kendi Kendini Gerçekleştiren Kehanet, Seçici Algılama, Zıtlık Etkileri olarak yer almaktadır.
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.
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.
Yolo İngilizce bir tabir olan “You Only Live Once” kelimelerinin baş harflerinden oluşan bir ifadedir.
Sınıf (class) soyut bir veri tipidir. Nesne (object) onun somutlaşan bir cismidir. Java'da sınıf (class) kavramını doğada cins isimlere benzetebiliriz. Bir cins kendi başına belirli bir nesne değildir; ancak belirli türden nesnelerin ortak özelliklerini belirten soyut bir kavramdır.
Nesne tespiti, dijital görüntülerde ve videolarda belirli bir sınıftaki (insanlar, binalar veya arabalar gibi) anlamsal nesnelerin örneklerini algılamakla ilgilenen, bilgisayarla görme ve görüntü işleme ile ilgili bir bilgisayar teknolojisidir.
YOLO, evrişimsel sinir ağlarını (CNN) kullanarak nesne tespiti yapmamız için geliştirilmiş bir algoritmadır. Açılımı “You Look Only Once ” |“ Yalnızca Bir Kez Bak” tır. Güzel bir çalışma gerçekleştirilirse gerçektende tek görüşte oldukça hızlı bir şekilde nesne tespiti yapabilir.
YOLO (You Only Look Once), gerçek zamanlı olarak nesne algılama algoritmasıdır. Bu algoritma Evrişimli Sinir Ağı (CNN) yöntemini kullanır. Bu yöntem ile görüntüyü bölgelere ayırır ve her bölge için olasılıkları tahmin eder, bu sayede doğruluk oranı oldukça yüksektir.
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.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri