Anlık alınan görüntülerde tespit ettiğim kişi ve nesnelerin başarı oranlarını kıyaslayarak elde edilen sonuçlara bakalım. Öncelikle yukarıda yer alan görüntü de Meyra kişisinin tespit oranı 93.38% . Bu orandan yola çıkarak farklı konum ve farklı ışıkta farklı görüntüleri ele alıp tespit oranının başarılı olup olmadığına bakalım.
Model Eğitimini Başlatalım:
Eğitim işlemini başlatmak için aşağıdaki komutları kullanalım.
Görsel üzerinde tespit edilen nesneler dışında, tespit edilmesi gereken daha spesifik nesneler de bulunabilir bu gibi durumlarda kendi veri setimiz ile model eğitim işlemi gerçekleştirmeliyiz.
Pascal VOC Data Setleri ile YOLO Modeli Nasıl Eğitilir ?
Farklı kişi ve nesneleri tespit etmek için YOLO modelini sıfırdan eğitme kararı aldım. Eğitim işleminden…
Proje öncesinde hazır eğitilmiş model dosyaları olan yolov3 ve tiny-yolo modellerini kullanarak test işlemleri gerçekleştirmiştik. Şimdi ise eklenen kişi bilgilerinin resim üzerinden tespit işlemi yapmamız gerekir. Örneğin verilen resimde Meyra ve Mümin kişileri yer alıyor ise o kişileri bounding box içerisine alıp “Person” etiketi altında değil de uygun şekilde “Meyra”…
Template Matching (Şablon Eşleştirme)
Görüntü işlemede; bir parçayı, o parçanın çıkarıldığı bütün resimden bağımsız bir şekilde değerlendirip içeriğinde yer aldığını tespit edebilmek için birden çok yaklaşım ve yöntem yer alır. Nesneyi temel düzeyde tespit edebilme yöntemlerinden biri de Template Matching işlemidir.
Darknet framework konfigürasyon aşamaları yazımın devamı niteliğinde Framework kurulumu aşamasında github üzerindeki darknet deposunu git komutu ile klonlanlayalım. Git komutu ile klonlandıktan sonra darknet klasörü içerisine girelim.
Projenizin kurulum aşamasında ilk olarak Darknet framework’ünün hangi işletim sistemi ile daha verimli ve düzgün çalışılacağını tespit etmeniz gerekir. Projeler de çok yönlülüğü, gücü, güvenliği ve testlerdeki hızı nedeniyle ben Linux platformu üzerinden devam etme kararı aldım. Linux platformunda yaptığım darknet framework konfigürasyonundan sizlere bahsetmek istiyorum.
Ubuntu için İzlenecek Adımlar;
Proje belirleme aşamalarını ve gereksinimleri ile ilgili yazımın hemen devamında başlığından da anlayacağınız üzere Eye For You (I4U) adlı projemi oluştururken hangi framework’ü ve hangi algoritma modelini kullandığımdan bahsedeceğim. İlk olarak darknet framework’ü ile başlayalım.
Darknet, C ve CUDA ile yazılmış açık kaynaklı bir yapay sinir ağı içeren frameworktür. Hızlı…
Günümüz koşullarıyla gelişen teknolojide oluşturulan sistemler, insan müdahalesi olmadan otonom olarak kullanılmasını sağlayan sistemlere yönelik köklü bir dijital dönüşüm başlatıldı. Bu dönüşümün de etkisiyle yapay zeka alanında uğraşan kişi ve kurumların sayısında yoğun bir artış görülmeye başlandı. Bu artışın sebepleri arasında her ne kadar popüler kültür yer alsa da gerçek…
