görüntü sınıflandırma ne demek?

Görüntü Sınıflandırma

Görüntü sınıflandırma, bir girdi görüntüsüne, içerdiği nesne veya sahneye göre bir veya daha fazla etiket atayan bir bilgisayar görüşü görevidir. Temelde, bir görüntünün ne hakkında olduğunu anlamaya çalışan bir algoritmadır.

Temel Kavramlar:

• Girdi Görüntüsü: Sınıflandırılacak resim veya video karesi.
• Etiket (Sınıf): Görüntünün içeriğini tanımlayan önceden tanımlanmış kategorilerden biridir (örneğin, "kedi", "köpek", "araba").
• Model: Görüntüleri sınıflandırmak için kullanılan algoritma (örneğin, Evrişimsel Sinir Ağı - CNN).
• Eğitim Verisi: Modelin öğrenmesi için kullanılan, etiketlenmiş görüntülerden oluşan veri kümesi.
• Tahmin: Modelin bir görüntüye atadığı etiket veya etiketler.
• Doğruluk: Modelin tahminlerinin ne kadar doğru olduğunu gösteren bir ölçüt.

Görüntü Sınıflandırma Süreci:

1. Veri Toplama ve Hazırlık: Etiketlenmiş görüntülerden oluşan bir eğitim veri kümesi toplanır. Veri kümesi, modelin genelleme yeteneğini artırmak için çeşitlilik göstermelidir. Veriler, modelin anlayabileceği bir formata dönüştürülür (örneğin, yeniden boyutlandırma, normalizasyon).
2. Model Seçimi: Görüntü sınıflandırma için uygun bir model seçilir. Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) bu alanda yaygın olarak kullanılan modellerdir.
3. Model Eğitimi: Seçilen model, eğitim verisi kullanılarak eğitilir. Model, verilerdeki desenleri ve özellikleri öğrenir ve bunları farklı sınıflarla ilişkilendirir.
4. Model Değerlendirmesi: Eğitimden sonra, modelin performansı bir test veri kümesi üzerinde değerlendirilir. Doğruluk, hassasiyet, kesinlik ve F1 skoru gibi metrikler kullanılarak modelin ne kadar iyi performans gösterdiği ölçülür.
5. Model Optimizasyonu: Modelin performansı düşükse, hiperparametreler ayarlanarak veya farklı bir model mimarisi denenerek optimize edilebilir.
6. Model Uygulaması: Eğitilmiş ve optimize edilmiş model, yeni görüntüleri sınıflandırmak için kullanılır.

Görüntü Sınıflandırma Uygulamaları:

• Nesne Tanıma: Görüntülerdeki belirli nesneleri tanımlama (örneğin, otonom araçlardaki trafik işaretlerini tanıma).
• Tıbbi Görüntüleme: Tıbbi görüntülerdeki hastalıkları tespit etme (örneğin, kanser teşhisi).
• Güvenlik ve Gözetim: Güvenlik kameralarından gelen görüntülerdeki şüpheli aktiviteleri tespit etme.
• E-Ticaret: Ürünleri görüntülerine göre sınıflandırma.
• Sosyal Medya: Görüntüleri içeriğine göre filtreleme ve etiketleme.

Gelişmiş Konular:

• Veri Artırma (Data Augmentation): Eğitim verisi miktarını ve çeşitliliğini artırmak için kullanılan teknikler (örneğin, döndürme, kırpma, ölçekleme).
• Transfer Öğrenimi (Transfer Learning): Önceden eğitilmiş bir modeli alıp, kendi veri kümemize uyarlayarak kullanma. Transfer%20Öğrenimi
• Ensemble Yöntemleri (Ensemble Methods): Birden fazla modelin tahminlerini birleştirerek daha iyi sonuçlar elde etme.
• Derin Öğrenme (Deep Learning): Katmanlı sinir ağları kullanarak karmaşık desenleri öğrenme. Derin%20Öğrenme
• Hızlı Görüntü Sınıflandırma (Fast Image Classification): Mobil cihazlar veya gömülü sistemler gibi kaynak kısıtlı ortamlarda çalışan, hafif ve hızlı modeller geliştirme.