Makine Öğreniminde Görüntü Ek Açıklamaları Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Bilgisayar sistemleri, insanlardan farklı olarak görüntüleri doğal olarak algılayamaz, sınıflandıramaz ve tanımlayamaz. Ancak, teknolojik gelişmeler bu görevleri bilgisayar görüşü aracılığıyla mümkün kılmıştır.

Yapay zekanın birçok dalından biri olan bilgisayar görüşü, görsel girdilerden gelen bilgileri görmek, tanımlamak ve işlemek için denetimli makine öğrenimi modellerine dayanır. Bir kişinin uyaranlara bakarken nasıl tepki verdiğini taklit eder.

İlgili Gönderi: Kalitesi Sağlanan Freebie PDF Düzenleyici ve Ek Açıklama – UPDF

Arabalar, dronlar ve tıbbi ekipman gibi önde gelen imalat şirketleri bu teknolojiyi ürünlerine entegre etti. Gelişmekte olan bir alan olmakla birlikte, sektörün değeri kesinlikle vasat değil, 2021'de 11,7 milyar ABD doları olarak tahmin ediliyor. Sektör bu yıldan başlayarak %6,9'luk bileşik bir hızla büyürse, sektör 2030'da 21,3 milyar ABD dolarına ulaşabilir.

Konuyu merak ediyorsanız doğru yere geldiniz. En bariz sorudan başlayarak, görüntü açıklamaları hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin.

Görüntü ek açıklaması nedir?

Görüntü ek açıklaması, tipik olarak insan girdileriyle başlayan görüntülerin etiketlenmesini ve bir görüntü açıklama aracı platformunu içeren süreçleri ifade eder. Araç, daha sonra derin öğrenme işlevi gören makine öğrenimi algoritmaları tarafından işlenen dijital görüntüye bilgi eklenmesini kolaylaştırır.

Bu işlem, makineye hangi nesnelerin orada olduğunu söyleyen meta veriler oluşturur. Etiketleme, görüntüdeki şeylerin nasıl ilişkili olduğu hakkında bilgi sağlamayı da içerebilir. Görüntü açıklaması, bilgisayarla görme için bir makine öğrenimi modeli hazırlamanın en önemli görevidir. Basitçe söylemek gerekirse, makinelerin görüntüleri görmesini ve işlemesini sağlar.

O nasıl çalışır?

Derin öğrenme genellikle yapay sinir ağları veya YSA üzerinde çalışır. Bu model, insan beynindeki sinirlere benzer şekilde çalışır ve makinelerin çıktılarını insanlar gibi ayarlamasını ve uyarlamasını sağlar. Alt sektörü CNN (Convolution Neural Networks), genellikle bilgisayarla görme ile ilgili sorunların çözümünde kullanılır.

Yüksek kaliteli veriler ve onu eğitmek için doğru platform ile model, özellikleri ve nesneleri tanımlayabilir ve sınıflandırabilir, ardından nasıl öğretildiğine göre açıklamalar oluşturabilir.

Makine öğrenimi modelleri ve diğer yapay zeka platformları için temel oluşturmada yapay sinir ağlarının (YSA) önemi budur.

Farklı görüntü notları türleri

Makine öğrenimi mühendisleri ve ekip üyeleri, belirli projeler için farklı ek açıklama türleri kullanır. Dijital görüntüleri etiketlemek için en yaygın yöntemler aşağıdadır:

1. Sınırlayıcı kutu ek açıklamaları

Açıklayıcılar, belirli bir görüntü içinde etiketlemek istedikleri nesnelerin etrafına bir kutu çizerler. Genellikle arabalar, insanlar, hayvanlar, bitkiler ve diğerleri gibi şeyleri tanımak için algoritmaları eğitmek için kullanılır.

Etiketleme, bir görüntüdeki tüm motorlu taşıtlar gibi tek bir hedef nesne içerebilir. Bazen, fotoğraftaki birkaç öğeden veya tüm öğelerden oluşabilir. Örneğin, işleme yöntemi otomobilleri tanımanın yanı sıra bir görüntüdeki başka nesneleri de içerebilir. Yukarıdaki modeli ele alan ekip, arabaların yanı sıra yol işaretlerini, trafik işaretlerini, yayaları ve diğerlerini de etiketleyebiliyor.

Daha gelişmiş sınırlayıcı kutu açıklaması, hedef nesnelerin birbirinden tahmini derinliğini veya mesafesini gösteren küboid veya 3B etiketlemeyi içerir.

2. Çokgen açıklaması

Açıklamada, algoritmaların öğeleri daha doğru bir şekilde etiketlemesine izin vermek için bir nesnenin sınırları tanımlanmalıdır. Ne yazık ki, düzensiz şekillere sahip hedef nesneleri sınırlayıcı bir kutuya yerleştirmek zor olabilir. Bir öğenin tüm kenarlarının doğru bir şekilde sunulmasını sağladığı için çokgen açıklama iyi bir çözümdür.

Poligon ek açıklaması, diğerlerinin yanı sıra yüz tanıma uygulamalarında kullanılabilir. Bu, bir fotoğraf yüklediğinizde ve arkadaşlarınızı otomatik olarak etiketlemeyi seçtiğinizde sosyal medya uygulamanızın yaptığına benzer.

3. Görüntü sınıflandırması

Bu tür açıklama, görüntüleri düzgün bir şekilde tanımlamak ve sınıflandırmak için algoritmalara dayanır. Makine, bu yöntemde bir nesneyi ilişkilendirecek ve benzer şekilde etiketleyecek şekilde programlanmıştır.

Bu tür, canlı bir organizmanın türleri gibi çeşitli öğeleri doğru bir şekilde kategorize eden bir uygulama ararken kullanışlıdır. Görüntü sınıflandırması, tıbbi görüntüleme sistemlerinde olduğu gibi insan vücudundaki anormallikleri tespit etmek için de kullanılabilir. Başarılı görüntü sınıflandırmasının anahtarı, yüksek kaliteli verileri modele beslemek ve görüntüleri daha etkili bir şekilde kategorize etmek için eğitmektir.

4. Çoklu çizgiler notu

Bu ek açıklama yöntemi, düz ve eğri çizgilerle görüntülere etiketler koymak anlamına gelir. Bu açıklama yöntemi, sınırları belirlemeye ve yol çizgilerini ve kaldırımları tespit etmeye yardımcı olarak trafik ve otonom araç uygulamalarında kullanışlı hale getirir. Bu model altındaki makine öğrenimi algoritmaları, robotları üretim hatlarında öğeleri düzgün bir şekilde arka arkaya yerleştirmek veya paketlemek için eğitebilir.

5. Anlamsal bölümleme

Ekip, nesnelere odaklanmak yerine pikselleri kullanarak dijital fotoğrafları etiketleyebilir. Bu nedenle resim pigmentasyonu olarak da adlandırılır.

Bu makine öğrenimi eğitim sürecinde, açıklama ekibi nesne adları ve etiketleri yerine segment etiketleri alacaktır. Her segmente belirli bir renk atanır ve anlatıcılardan bunların çevresini çizmesi, pikselleri tanımlaması ve uygun etiketleri yerleştirmesi beklenir.

Görüntü açıklama endüstrisi uygulamaları

Bilgisayar görüşü, dünya çapında çeşitli endüstriyel uygulamalarda kullanılmaktadır. Pazar donanım, yazılım ve hizmetlere ayrılmıştır. Bu alt sektörlerden donanımın, bu alt sektörlerin gelirlerinden aslan payını alması öngörülmektedir. Üreticiler daha gelişmiş ürünler ürettikçe, ek açıklama yapanlar, aşağıdakiler gibi daha fazla endüstriyel işlevi yerine getirmek için bilgisayar görme doğruluğunu artırabilir:

• yüz tanıma
• otonom araçlar
• mürettebatsız hava araçları veya dronlar
• üretim robotları
• siber güvenlik uygulamaları
• güvenlik ve gözetleme sistemleri
• sağlık görüntüleme sistemleri
• e-ticaret ve perakende müşteri segmentasyonu

Bilgisayar görüşü kullanımı genişlemeye devam ettiği için bu liste kapsamlı değildir.

Çözüm

Siber güvenlik uygulamaları ve sağlık görüntüleme sistemleri gibi işlevlerde bilgisayar görüşünün benimsenmesi önemli bir yatırım gerektirir, bu nedenle ilk seferinde doğru yapmak önemlidir.

Görüntü ek açıklama projesi, makine öğrenimi modellerini eğittiği için herhangi bir bilgisayarla görme projesinde çok önemlidir. Başarılı bir makine öğrenimi modeli için eğitim veri kümelerinin doğru ve yüksek kaliteli olması gerekir. Daha da önemlisi, proje ekibinin en iyi sonuçları elde etmek için doğru açıklama araçlarını ve yöntemlerini bilmesi gerekir.

Referanslar

1. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/convolutional-neural-network

2. https://www.techopedia.com/definition/5967/artificial-neural-network-ann

3. https://www.geeksforgeeks.org/how-to-draw-bounding-boxes-on-an-image-in-pytorch/?ref=gcse

4. https://www.cnet.com/tech/tech-industry/facial-recognition-is-getting-better-at-making-matches-round-face-masks/