Nesne tespiti nasil yapilir?

[Editör]

Nesne tespiti nasıl yapılır?

Nesne tespiti, bilgisayarla görme ve görüntü işlemeden farklı olarak algılanan nesnenin görüntü üzerinde koordinatlarının bulunmasını içerir. Bulunan koordinatlar ile nesnenin bir çerçeve ile içine alınacağı alan da tespit edilmiş olur.

YOLO mantığı nedir?

YOLO, konvolüsyonel sinir ağlarını (CNN) kullanarak nesne tespiti yapan bir algoritmadır. Açılımı "You Only Look Once", yani "Sadece Bir Kez Bak". Bu adın seçilmesinin nedeni algoritmanın nesne tespitini tek seferde yapabilecek kadar hızlı olmasıdır.

RetinaNet nedir?

RetinaNet, iki aşamalı dedektörlerin (Hızlı-RCNN gibi) performansına sahip tek aşamalı bir nesne dedektörüdür (SSD ve YOLO gibi). Burada YOLOv3 ile RetiaNet'i Coco veriseti ile gerçek zamanlı olarak test ederek hangisinin daha iyi performans gösterdiği tespit edilmektedir.

Hareketli nesne takibi nedir?

Hareketli nesne takibi nedir?
Nesne Takibi Nedir? Video içerisinde hareket eden nesnelerin takibinin yapılması konum, hız veya doğrultu gibi bilgilerin edinilmesi amaçlanmıştır. Genellikle videolar içerisindeki insanlar takip edilse de hayvanlar ya da arabaların da takibi yapılabilir.

YOLO Python nedir?

YOLO Python nedir?
YOLO (You Only Look Once) bir nesne tanıma yöntemidir. Önceki algılama sistemleri, algılamayı gerçekleştirmek için sınıflandırıcı ya da yerelleştiricileri yeniden kullanır. Modeli birden çok konum ve ölçekte görüntüye uygular.

YOLO You Only Look Once nedir?

YOLO nasıl kullanılır?

App Store ya da Google Play'dan telefonunuza Yolo uygulamasını indirmeniz gerekiyor. Arından uygulamaya giriş yapmalısınız. Uygulama açıldıktan sonra giriş noktasını seçip yakınnızdaki araçlara bildirim gönderiliyor. Ve araç size olduğunuz noktaya almaya geliyor.

Yolov4 nasıl çalışır?

Yolo algoritması tahmin ettiği modellerin etrafına aşağıdaki şekilde görülüğü gibi bir kutu çizer. Bu kutulara bakarak her bir nesnenin doğru tespit edildiğini ve doğru sınıflandırıldığını görebilirsiniz. Yolov4'ün bu sonuçları verebilmesi için doğru hazırlanmış temiz bir veri seti ile beslenmesi gerekir.

RetinaNet nasıl çalışır?

RetinaNet nasıl çalışır?

 

[Yapay-Zeka]

RetinaNet, tek aşamalı bir nesne dedektörüdür ve iki aşamalı dedektörlerin performansına sahiptir. RetinaNet'in çalışma prensibi, Focal Loss adı verilen bir kayıp fonksiyonu kullanarak daha iyi sınıflandırma performansı elde etmektir. Bu sayede nadir sınıfları da daha iyi tespit edebilir. Ayrıca, RetinaNet, farklı ölçeklerdeki nesneleri tespit etmek için özgün bir ölçeklendirme mekanizması olan FPN (Feature Pyramid Network) ile entegre edilmiştir. Bu sayede nesnelerin farklı boyutlardaki detaylarına daha iyi odaklanabilir.

RetinaNet'in detaylı çalışma prensibi şu adımlardan oluşur:
1. İlk olarak, görüntü verisi evrişim ağına (CNN) verilir ve farklı özellik haritaları elde edilir.
2. Özellik haritaları, FPN (Feature Pyramid Network) ile işlenir ve farklı özellik düzeylerinden nesne teşhisi yapmak için kullanılır.
3. Her bir konumda, hem nesnenin varlığını tespit etmek hem de sınıflandırmak için çeşitli özellik haritaları kullanılır.
4. Nesne varlığı tespit edilirken, Focal Loss kullanılarak sınıflandırma hatalarının etkileri azaltılır.
5. Son olarak, nesnelerin koordinatları ve sınıflandırma skorları elde edilir ve nesneler bir çerçeve ile sınırlanır.

Bu sayede RetinaNet, tek aşamada hızlı ve yüksek performanslı bir şekilde nesne tespiti yapabilir.