Makine Öğreniminde Görüntü Açıklaması Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Bilgisayar sistemleri, insanlardan farklı olarak görüntüleri doğal olarak algılayamaz, sınıflandıramaz ve tanımlayamaz. Ancak, teknolojik gelişmeler bu görevleri bilgisayarla görme yoluyla mümkün kılmıştır.

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

İlgili Mesaj: Kalite Sağlanan Freebie PDF Düzenleyici ve Anlatıcı – UPDF

Arabalar, insansız hava araçları ve tıbbi ekipman gibi önde gelen imalat şirketleri bu teknolojiyi ürünlerine entegre etti. Gelişmekte olan bir alan olmasına rağmen, sektörün değeri hiçbir şekilde vasat değil, 2021'de 11,7 milyar ABD Doları olarak tahmin ediliyor. Sektör, bu yıldan itibaren bileşik %6,9 oranında büyürse, 2030 yılına kadar sektör 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 açıklaması nedir?

Görüntü açıklama, tipik olarak insan girdileri ve bir görüntü açıklama aracı platformu ile başlayan görüntüleri etiketlemeyi içeren süreçleri ifade eder. Araç, dijital görüntüye bilgi eklemeyi kolaylaştırır ve daha sonra derin öğrenme üzerinde çalışan makine öğrenimi algoritmaları tarafından işlenir.

Bu işlem, makineye hangi nesnelerin orada olduğunu söyleyen meta veriler oluşturur. Etiketleme, görüntüdeki şeylerin nasıl ilişkili olduğu hakkında bilgi sağlamayı da içerebilir. Görüntü açıklamaları, bilgisayarla görü 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.

Model, yüksek kaliteli veriler ve onu eğitmek için doğru platform ile özellikleri ve nesneleri tanımlayabilir ve sınıflandırabilir, ardından nasıl öğretildiğine dayalı olarak açıklamalar üretebilir.

Yapay sinir ağlarının (YSA) makine öğrenimi modelleri ve diğer yapay zeka platformları için temel oluşturmadaki önemi budur.

Farklı görüntü açıklamaları türleri

Makine öğrenimi mühendisleri ve ekip üyeleri, belirli projeler için farklı açıklama türleri kullanır. Aşağıda, dijital görüntüleri etiketlemek için en yaygın yöntemler bulunmaktadır:

1. Sınırlayıcı kutu ek açıklamaları

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

Etiketleme, bir görüntüdeki tüm motorlu araçlar gibi tek bir hedef nesne içerebilir. Bazen fotoğraftaki birkaç veya tüm öğeden oluşabilir. Örneğin, otomobilleri tanımanın yanı sıra, işleme yöntemi bir görüntüdeki diğer nesneleri de içerebilir. Ekip, yukarıdaki modeli alarak, arabaların yanı sıra yol işaretlerini, trafik işaretlerini, yayaları ve diğerlerini de etiketleyebilir.

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 çokgen açıklaması, bir öğenin tüm kenarlarının doğru şekilde sunulmasını sağladığı için iyi bir çözümdür.

Çokgen açıklama, diğerleri arasında, yüz tanıma uygulamalarında kullanılabilir. Bu, bir fotoğraf yüklediğinizde ve arkadaşlarınızı otomatik olarak etiketlemeyi seçtiğinizde sosyal medya uygulamanızın yaptığına benzer.

3. Görüntü sınıflandırması

Bu tür bir açıklama, görüntüleri doğru şekilde tanımlamak ve sınıflandırmak için algoritmalara dayanır. Makine, bir nesneyi ilişkilendirmek ve bu yöntemde benzer şekilde etiketlemek üzere programlanmıştır.

Bu tür, canlı bir organizmanın türleri gibi çeşitli öğeleri doğru şekilde kategorize eden bir uygulama ararken kullanışlıdır. Görüntü sınıflandırma, 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 ek açıklaması

Bu açıklama yöntemi, düz ve eğri çizgilerle görüntülere etiketler koymayı ifade eder. Bu açıklama yöntemi, sınırları belirlemeye ve yol çizgilerini ve kaldırımları tespit etmeye yardımcı olarak trafik ve otonom araç uygulamalarında kullanışlı hale getirir. Bu modelin altındaki makine öğrenimi algoritmaları, robotları üretim hatlarında öğeleri düzgün bir şekilde yerleştirmek veya paketlemek için eğitebilir.

5. Semantik segmentasyon

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

Bu ML eğitim sürecinde, açıklama ekibi nesne adları ve etiketleri yerine segment etiketleri alacaktır. Her segmente belirli bir renk atanır ve yorumlayıcıların etraflarını çizmesi, pikselleri tanımlaması ve uygun etiketleri veya etiketleri yerleştirmesi beklenir.

Görüntü açıklama endüstri uygulamaları

Bilgisayarla görme, dünya çapında çeşitli endüstriyel uygulamalarda kullanılmaktadır. Pazar donanım, yazılım ve hizmetlere bölünmüştür. Bu alt sektörlerden donanımın bu alt sektörlerin gelirlerinden aslan payını alması öngörülmektedir. Üreticiler daha gelişmiş ürünler yarattıkça, açıklayıcılar, aşağıdakiler gibi daha endüstriyel işlevlere uyum sağlamak için bilgisayarla görme doğruluğunu artırabilir:

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

Bilgisayarla görü kullanımı genişlemeye devam ettiği için bu liste ayrıntılı değildir.

Çözüm

Siber güvenlik uygulamaları ve sağlık hizmeti görüntüleme sistemleri gibi işlevlerde bilgisayarlı vizyonu benimsemek önemli bir yatırım gerektirir, bu nedenle ilk seferde doğru yapmak önemlidir.

Bir görüntü açıklama projesi, makine öğrenimi modellerini eğittiği için herhangi bir bilgisayarla görme projesinde çok önemlidir. Başarılı bir ML modeli için eğitim veri kümeleri doğru ve kaliteli olmalıdır. Daha da önemlisi, proje ekibi en iyi sonuçları elde etmek için doğru açıklama araçlarını ve yöntemlerini bilmelidir.

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-around-face-masks/