Nesne tanıma, görüntülerdeki veya videolardaki nesneleri tanımlamaya yönelik bir bilgisayarla görme tekniğidir. Nesne tanıma, derin öğrenme ve makine öğrenimi algoritmalarının önemli bir çıktısıdır. İnsanlar bir fotoğrafa baktığında veya bir video izlediğinde, insanları, nesneleri, sahneleri ve görsel ayrıntıları kolayca tespit edebiliriz. Amaç, bir bilgisayara insanlara doğal olarak gelen şeyi yapmayı öğretmektir: bir görüntünün ne içerdiğine dair bir anlayış düzeyi kazanmak.
Nesne tanıma, sürücüsüz araçların arkasındaki önemli bir teknolojidir ve bir dur işaretini tanımalarını veya bir yayayı elektrik direğinden ayırt etmelerini sağlar. Ayrıca biyo-görüntülemede hastalık tanımlama, endüstriyel denetim ve robotik görüş gibi çeşitli uygulamalarda da yararlıdır.
Nesne Tanıma ve Nesne Algılama
Nesne algılama ve nesne tanıma, nesneleri tanımlamak için benzer tekniklerdir, ancak uygulamalarında farklılık gösterirler. Nesne algılama, görüntülerdeki nesnelerin örneklerini bulma işlemidir. Derin öğrenme söz konusu olduğunda, nesne algılama, nesnenin yalnızca tanımlanmakla kalmayıp aynı zamanda bir görüntüde konumlandırıldığı nesne tanımanın bir alt kümesidir. Bu, aynı görüntü içinde birden fazla nesnenin tanımlanmasına ve konumlandırılmasına olanak tanır.
Nesne Tanıma Nasıl Çalışır?
Nesne Tanıma Teknikleri
Derin Öğrenme Kullanarak Nesne Tanıma
Bir modeli sıfırdan eğitmek: Bir derin ağı sıfırdan eğitmek için çok büyük bir etiketli veri kümesi toplar ve özellikleri öğrenip modeli oluşturacak bir ağ mimarisi tasarlarsınız. Sonuçlar etkileyici olabilir, ancak bu yaklaşım büyük miktarda eğitim verisi gerektirir ve CNN’deki katmanları ve ağırlıkları ayarlamanız gerekir.
Önceden eğitilmiş bir derin öğrenme modeli kullanma: Çoğu derin öğrenme uygulaması, önceden eğitilmiş bir modele ince ayar yapmayı içeren bir süreç olan transfer öğrenme yaklaşımını kullanır. AlexNet veya GoogLeNet gibi mevcut bir ağla başlarsınız ve önceden bilinmeyen sınıfları içeren yeni verileri beslersiniz. Bu yöntem daha az zaman alır ve model zaten binlerce veya milyonlarca görüntü üzerinde eğitildiği için daha hızlı bir sonuç sağlayabilir.
Derin öğrenme yüksek düzeyde doğruluk sunar ancak doğru tahminler yapmak için büyük miktarda veri gerektirir.
Makine Öğrenmesi Kullanma
Standart bir makine öğrenimi yaklaşımı kullanarak nesne tanıma gerçekleştirmek için, bir görüntü (veya video) koleksiyonuyla başlarsınız ve her görüntüdeki ilgili özellikleri seçersiniz. Örneğin, bir özellik çıkarma algoritması, verilerinizdeki sınıflar arasında ayrım yapmak için kullanılabilecek kenar veya köşe özelliklerini çıkarabilir.
Bu özellikler, bu özellikleri farklı kategorilerine ayıracak ve daha sonra yeni nesneleri analiz ederken ve sınıflandırırken bu bilgileri kullanacak bir makine öğrenimi modeline eklenir.
Doğru bir nesne tanıma modeli oluşturmak için birçok kombinasyon sunan çeşitli makine öğrenimi algoritmaları ve özellik çıkarma yöntemleri kullanabilirsiniz.
Nesne tanıma için makine öğrenimini kullanmak, öğrenme için en iyi özellik ve sınıflandırıcı kombinasyonunu seçme esnekliği sunar. Minimum veri ile doğru sonuçlar elde edebilir.
Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme
Nesne tanıma için en iyi yaklaşımı belirlemek, uygulamanıza ve çözmeye çalıştığınız soruna bağlıdır. Birçok durumda, makine öğrenimi etkili bir teknik olabilir, özellikle de nesne sınıflarını ayırt etmek için görüntünün hangi özelliklerinin veya karakteristiklerinin kullanılacağını biliyorsanız.
Diğer Yöntemler
Kullanım Alanları Örnekleri
Nesne tanıma, bir fotoğraf veya videodaki görüntülerdeki nesnelerin belirli bir güven derecesiyle tanınması, tanımlanması ve konumlandırılmasından oluşur. Nesne tanıma sırasında dört ana görev vardır. Bunlar sınıflandırma, etiketleme, algılama ve segmentasyondur.
Sınıflandırma: Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) ile nesne sınıflandırmasını çözmek mümkündür. Evrişimsel Sinir Ağlarını temel alan birçok görüntü sınıflandırma algoritması bulunmaktadır. Bu algoritmaların çoğu CNN altyapısını kullanan bir omurgaya sahiptir. Bunlara örnek olarak Resnet, LeNet-5, AlexNet vb. verilebilir. Nesne sınıflandırma, bir modelin eğitimi sırasında bir Özellik Sınıflandırıcı model türü kullanır.
Nesne sınıflandırma sırasında algoritma sadece bir nesne olduğunu hatırlar, diğer tüm sınıfları göz ardı eder.
Etiketleme: Nesne etiketleme, belirli bir görüntü için birden fazla nesneyi tanıyabilir. Nesne sınıflandırmanın aksine, bu işlem etiketleme sırasında görüntüye karşılık gelen en iyi sınıfların tümünü döndürmeye çalışır.
Algılama: Nesne algılama, dijital görüntülerde ve videolarda belirli bir sınıftaki nesnelerin örneklerini tespit etmeye yardımcı olan bir görüntü işleme teknolojisidir.
Segmentasyon: Nesne segmentasyonu, büyük nesneler için depolama ve kaynak kullanımını iyileştirmek amacıyla bir nesneyi daha küçük sabit boyutlu nesnelere bölme işlemidir.
Nesne tanıma teknolojisi güvenlik, şirketlerin insan kaynakları, halkla ilişkiler ve reklamcılık, bankacılık hizmetleri, sağlık hizmetleri ve robotik görüş sistemleri gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Bu teknolojinin kullanıldığı alanlardan biri de otonom araç teknolojisidir. Otonom araçlarda kullanılan nesne tanıma teknolojisi, trafik işaretlerinin tanımlanmasını, bir yaya ile sabit bir nesne arasındaki farkın anlaşılmasını, kısacası yol üzerindeki nesnelerin tanımlanmasını sağlıyor.