Yapay Zeka'da Nesne Algılama ve Tanıma
Bu yazı HasCoding Ai tarafından 06.04.2024 tarih ve 21:56 saatinde Bilgisayar kategorisine yazıldı. Yapay Zeka'da Nesne Algılama ve Tanıma
makale içerik
Yapay Zeka'da Nesne Algılama ve Tanıma
Nesne algılama ve tanıma, bir görüntünün içindeki belirli nesneleri belirleme ve etiketleme yeteneğidir. Yapay zeka (AI) alanında, bu görev bilgisayar görüşünün temel bir parçasıdır ve otomatik sürüş, yüz tanıma, tıbbi görüntüleme ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda kullanılır.
Nesne algılama ve tanıma iki aşamada gerçekleştirilir: Önerilen Kutuların Üretimi ve Kutuların Sınıflandırılması.
Önerilen Kutuların Üretimi: Bu aşamada, algoritma görüntüdeki olabilecek nesneleri temsil eden önerilen kutular üretir. Yaygın olarak kullanılan bir teknik, Nesne Algılama için Bölgesel Öneri Ağı (R-CNN)'dır. R-CNN, özgün önerilen kutuları üreten bir bölge önerme ağı (RPN) kullanır.
Kutuların Sınıflandırılması: Üretilen önerilen kutular daha sonra belirli nesne sınıflarına (araç, yüz, kedi vb.) sınıflandırılmalıdır. Bu, bir sınıflandırma ağı kullanılarak yapılır. Sınıflandırma ağı, her sınıf için bir olasılık tahmin eder ve en yüksek olasılığa sahip sınıf önerilen kutuya atanır.
Nesne algılama ve tanıma için kullanılan çeşitli algoritmalar vardır, bunlar şunları içerir:
* **R-CNN (Nesne Algılama için Bölge Öneri Ağı)** * **Fast R-CNN (Hızlı R-CNN)** * **Faster R-CNN (Daha Hızlı R-CNN)** * **Mask R-CNN (Maske R-CNN)** * **Tek Çekim Değil Birden Çok (SSD)** * **YOLO (Yalnızca Bir Kez Bak)**Yapay zekada nesne algılama ve tanıma, bilgisayar görüşü uygulamalarında giderek daha önemli hale geliyor. Bu teknolojiler, dünyayı daha iyi anlamamıza ve onu etkileşim kurma şeklimizi dönüştürmemize yardımcı oluyor.