{"id":13928,"date":"2022-04-09T01:25:00","date_gmt":"2022-04-08T19:55:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/en\/?p=13928"},"modified":"2023-10-28T22:56:12","modified_gmt":"2023-10-28T17:26:12","slug":"yolo-algorithm-for-object-detection","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/nesne-algilama-icin-yolo-algoritmasi\/","title":{"rendered":"YOLO&#039;nun Gizemini \u00c7\u00f6zmek: Nesne Alg\u0131lama Algoritmas\u0131n\u0131 \u00d6rneklerle Anlamak"},"content":{"rendered":"<p>Bu makale, g\u00f6zetim, s\u00fcr\u00fcc\u00fcs\u00fcz arabalar ve robot bilimi gibi alanlarda yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan y\u00fcksek verimli bir nesne alg\u0131lama y\u00f6ntemi olan YOLO (Yaln\u0131zca Bir Kez Bakars\u0131n\u0131z) algoritmas\u0131n\u0131 ele almaktad\u0131r.<\/p>\n<p>Tamamen evri\u015fimli bir sinir a\u011f\u0131 kullanan YOLO, ger\u00e7ek zamanl\u0131 nesne alg\u0131lamay\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131larak kaynaklar\u0131n k\u0131s\u0131tl\u0131 oldu\u011fu ortamlar i\u00e7in uygun hale getirir.<\/p>\n<p>Makale, ba\u011flant\u0131 kutular\u0131, farkl\u0131 CNN mimarileri ve dinamik ba\u011flant\u0131 kutular\u0131 gibi iyile\u015ftirmeleri vurgulayarak YOLO&#039;nun \u00e7e\u015fitli versiyonlar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla evrimini ara\u015ft\u0131r\u0131yor.<\/p>\n<p>Ayr\u0131ca nesne alg\u0131lama modeli performans\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in temel de\u011ferlendirme \u00f6l\u00e7\u00fcmlerini de tart\u0131\u015fmaktad\u0131r.<\/p>\n<p>YOLO&#039;nun ilerlemelerini kapsaml\u0131 bir \u015fekilde anlamak isteyenler i\u00e7in bu makale de\u011ferli bilgiler ve \u00f6rnekler sunmaktad\u0131r.<\/p>\n<p><h2>Temel \u00c7\u0131kar\u0131mlar<\/h2><\/p>\n<ul>\n<li>YOLO (Yaln\u0131zca Bir Kez Bakars\u0131n\u0131z), g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerdeki veya videolardaki nesneleri tan\u0131mlamak ve bulmak i\u00e7in kullan\u0131lan pop\u00fcler bir tek \u00e7ekimli nesne alg\u0131lama algoritmas\u0131d\u0131r.<\/li>\n<li>YOLO s\u00fcr\u00fcmleri y\u0131llar i\u00e7inde s\u00fcrekli olarak geli\u015ftirildi ve her s\u00fcr\u00fcm, do\u011frulu\u011fu ve performans\u0131 art\u0131rmak i\u00e7in yeni \u00f6zellikler ve mimariler sunuyor.<\/li>\n<li>YOLO gibi tek at\u0131\u015fl\u0131 nesne alg\u0131lama algoritmalar\u0131 hesaplama a\u00e7\u0131s\u0131ndan verimlidir ve ger\u00e7ek zamanl\u0131 uygulamalar ve kaynaklar\u0131n k\u0131s\u0131tl\u0131 oldu\u011fu ortamlar i\u00e7in uygundur.<\/li>\n<li>\u00d6te yandan, iki at\u0131\u015fl\u0131 nesne alg\u0131lama algoritmalar\u0131 daha y\u00fcksek do\u011fruluk sunar ancak hesaplama a\u00e7\u0131s\u0131ndan daha pahal\u0131d\u0131r ve do\u011frulu\u011fun ger\u00e7ek zamanl\u0131 performanstan daha \u00f6nemli oldu\u011fu uygulamalar i\u00e7in uygundur.<\/li>\n<\/ul>\n<p><h2>Nesne Alg\u0131laman\u0131n Temelleri<\/h2><\/p>\n<p>Bilgisayarl\u0131 g\u00f6rmede \u00e7ok \u00f6nemli bir g\u00f6rev olan nesne tespiti, g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerdeki veya videolardaki nesnelerin tan\u0131mlanmas\u0131n\u0131 ve yerelle\u015ftirilmesini i\u00e7erir. G\u00f6zetim, s\u00fcr\u00fcc\u00fcs\u00fcz arabalar ve robotik gibi \u00e7e\u015fitli uygulamalarda hayati bir rol oynar.<\/p>\n<p>Ancak nesne tespitinde \u00e7\u00f6z\u00fclmesi gereken \u00e7e\u015fitli zorluklar vard\u0131r. Bu zorluklar aras\u0131nda t\u0131kan\u0131kl\u0131klar\u0131n ele al\u0131nmas\u0131, nesne g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fcndeki farkl\u0131l\u0131klar ve karma\u015f\u0131k arka planlar\u0131n varl\u0131\u011f\u0131 yer al\u0131r. Ek olarak, nesne alg\u0131lama algoritmalar\u0131n\u0131n ger\u00e7ek zamanl\u0131 uygulamalar\u0131n taleplerini kar\u015f\u0131layabilmesi i\u00e7in verimli ve do\u011fru olmas\u0131 gerekir.<\/p>\n<p>Bu zorluklara ra\u011fmen nesne alg\u0131lama uygulamalar\u0131 \u00e7ok geni\u015ftir ve geni\u015flemeye devam etmektedir. G\u00fcvenlik sistemlerinin iyile\u015ftirilmesinden otonom ara\u00e7lar\u0131n etkinle\u015ftirilmesine kadar, nesne alg\u0131lama teknolojisi \u00e7e\u015fitli end\u00fcstrilerde devrim yaratma potansiyeline sahiptir.<\/p>\n<p><h2>Tek At\u0131\u015f Vs. \u0130ki \u00c7ekimde Nesne Alg\u0131lama<\/h2><\/p>\n<p>Nesne tespit algoritmalar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131rken dikkate al\u0131nmas\u0131 gereken \u00f6nemli bir ayr\u0131m, tek at\u0131\u015fl\u0131 ve iki at\u0131\u015fl\u0131 tespit y\u00f6ntemleri aras\u0131ndaki se\u00e7imdir.<\/p>\n<p>YOLO gibi tek at\u0131\u015fl\u0131 nesne alg\u0131lama algoritmalar\u0131, giri\u015f g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcn\u00fcn tek ge\u00e7i\u015finde tahminler yaparak hesaplama verimlili\u011fi avantaj\u0131 sunar. Bu, onlar\u0131 ger\u00e7ek zamanl\u0131 uygulamalar ve kaynaklar\u0131n k\u0131s\u0131tl\u0131 oldu\u011fu ortamlar i\u00e7in uygun hale getirir. Bununla birlikte, tek at\u0131\u015fl\u0131 tespit y\u00f6ntemlerinin k\u00fc\u00e7\u00fck nesneleri do\u011fru bir \u015fekilde tespit etme konusunda s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 olabilir ve iki at\u0131\u015fl\u0131 tespit y\u00f6ntemleriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda genel olarak daha az do\u011fru olabilir.<\/p>\n<p>\u00d6te yandan, iki at\u0131\u015fl\u0131 nesne alg\u0131lama y\u00f6ntemleri, giri\u015f g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcn\u00fcn iki ge\u00e7i\u015fini i\u00e7erir; ilk ge\u00e7i\u015f nesne \u00f6nerileri \u00fcretir ve ikinci ge\u00e7i\u015f bu \u00f6nerileri geli\u015ftirir. Daha y\u00fcksek do\u011fruluk sunmalar\u0131na ra\u011fmen hesaplama a\u00e7\u0131s\u0131ndan daha pahal\u0131d\u0131rlar ve ger\u00e7ek zamanl\u0131 uygulamalar i\u00e7in uygun olmayabilirler.<\/p>\n<p>Tek at\u0131\u015fl\u0131 ve iki at\u0131\u015fl\u0131 nesne alg\u0131lama aras\u0131ndaki se\u00e7im, uygulaman\u0131n belirli gereksinimlerine ve k\u0131s\u0131tlamalar\u0131na, do\u011fruluk ve hesaplama verimlili\u011finin dengelenmesine ba\u011fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n<p><h2>Nesne Alg\u0131lama Modellerini De\u011ferlendirmeye Y\u00f6nelik Temel Metrikler<\/h2><\/p>\n<p>Nesne alg\u0131lama modellerini de\u011ferlendirirken g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurulmas\u0131 gereken \u00f6nemli bir husus, performanslar\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in temel \u00f6l\u00e7\u00fcmlerin se\u00e7imidir. Nesne alg\u0131lama modellerinin de\u011ferlendirilmesi, \u00e7e\u015fitli ortamlardaki nesnelerin do\u011fru ve etkili bir \u015fekilde alg\u0131lanmas\u0131 ihtiyac\u0131 ve \u00e7ok \u00e7e\u015fitli nesne boyutlar\u0131 ve kapanmalar\u0131n\u0131 ele alma yetene\u011fi de dahil olmak \u00fczere bir\u00e7ok zorlu\u011fu beraberinde getirir.<\/p>\n<p>Bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek amac\u0131yla nesne alg\u0131lama algoritmalar\u0131 i\u00e7in farkl\u0131 de\u011ferlendirme \u00f6l\u00e7\u00fcmleri \u00f6nerilmi\u015ftir. Yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan bir \u00f6l\u00e7\u00fcm, tahmin edilen s\u0131n\u0131rlay\u0131c\u0131 kutular\u0131n yerelle\u015ftirme do\u011frulu\u011funu \u00f6l\u00e7en Birle\u015fim \u00dczerinden Kesi\u015fme&#039;dir (IoU). Ortalama Hassasiyet (AP), modelin farkl\u0131 s\u0131n\u0131flardaki performans\u0131n\u0131n \u00f6l\u00e7\u00fcm\u00fcn\u00fc sa\u011flayan bir di\u011fer \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcmd\u00fcr. Hassasiyet ve geri \u00e7a\u011f\u0131rma da nesne alg\u0131lama modellerinin karar performans\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmek i\u00e7in yayg\u0131n olarak kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n<p><h2>YOLO&#039;nun Evrimi: S\u00fcr\u00fcmler ve \u0130yile\u015ftirmeler<\/h2><\/p>\n<p>Nesne tespiti i\u00e7in yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan bir algoritma olan YOLO&#039;nun evrimi, versiyonlar\u0131 ve s\u00fcrekli iyile\u015ftirmeleri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla g\u00f6r\u00fclebilir. Onaylanan s\u00fcr\u00fcm olan YOLO v8&#039;in yeni \u00f6zellikler ve geli\u015fmi\u015f performans getirmesi bekleniyor. Yeni bir API ve \u00f6nceki YOLO s\u00fcr\u00fcmlerine y\u00f6nelik destek ile algoritman\u0131n yeteneklerini geli\u015ftirmeyi hedefliyor.<\/p>\n<p>Di\u011fer nesne alg\u0131lama algoritmalar\u0131yla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmal\u0131 bir analizde YOLO, ger\u00e7ek zamanl\u0131 performans ve verimlilik a\u00e7\u0131s\u0131ndan g\u00fc\u00e7l\u00fc y\u00f6nlerini g\u00f6sterdi. Bununla birlikte, genellikle iki at\u0131\u015fl\u0131 dedekt\u00f6rlerle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda daha az do\u011fru oldu\u011fu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclmektedir. YOLO v8&#039;in bu s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 ele almas\u0131 ve muadilleriyle olan do\u011fruluk a\u00e7\u0131\u011f\u0131n\u0131 daha da kapatmas\u0131 bekleniyor.<\/p>\n<p>Daha iyi performans ve yeni \u00f6zellikler vaadiyle YOLO v8, nesne alg\u0131lamada lider algoritma konumunu sa\u011flamla\u015ft\u0131rmaya haz\u0131rlan\u0131yor.<\/p>\n<p><h2>YOLO V2: Ba\u011flant\u0131 Kutular\u0131 ve Yeni Kay\u0131p Fonksiyonu<\/h2><\/p>\n<p>YOLO V2, ba\u011flant\u0131 kutular\u0131n\u0131 birle\u015ftirerek ve yeni bir kay\u0131p fonksiyonu sunarak nesne alg\u0131lamada devrim yaratt\u0131. Bu ilerleme YOLO algoritmas\u0131n\u0131n performans\u0131nda \u00f6nemli geli\u015fmeler sa\u011flad\u0131.<\/p>\n<p>Bu de\u011fi\u015fikliklerin etkisine daha yak\u0131ndan bakal\u0131m:<\/p>\n<p>Ankraj kutular\u0131n\u0131n avantajlar\u0131:<\/p>\n<ul>\n<li>Ba\u011flant\u0131 kutular\u0131, farkl\u0131 boyutlarda ve en boy oranlar\u0131nda \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f s\u0131n\u0131rlay\u0131c\u0131 kutulard\u0131r.<\/li>\n<li>Modelin \u00e7e\u015fitli \u015fekil ve boyutlardaki nesneleri daha do\u011fru tahmin etmesini sa\u011flarlar.<\/li>\n<li>Ba\u011flant\u0131 kutular\u0131 nesneler hakk\u0131nda \u00f6n bilgi sa\u011flayarak hassas konum belirlemeye yard\u0131mc\u0131 olur.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Kay\u0131p fonksiyonunun YOLO v2 performans\u0131 \u00fczerindeki etkisi:<\/p>\n<ul>\n<li>Yeni kay\u0131p fonksiyonu hem s\u0131n\u0131fland\u0131rma hem de yerelle\u015ftirme hatalar\u0131n\u0131 dikkate al\u0131r.<\/li>\n<li>Yanl\u0131\u015f tahminleri daha etkili bir \u015fekilde cezaland\u0131rarak daha iyi do\u011fruluk sa\u011flar.<\/li>\n<li>Kay\u0131p fonksiyonu ayn\u0131 zamanda modelin farkl\u0131 \u00f6l\u00e7eklerdeki ve en boy oranlar\u0131ndaki nesneleri tahmin etmeye odaklanmas\u0131n\u0131 da te\u015fvik eder.<\/li>\n<\/ul>\n<p><h2>YOLO V3: CNN Mimarisi ve \u00d6zellik Piramit A\u011flar\u0131<\/h2><\/p>\n<p>YOLO V3 algoritmas\u0131, evri\u015fimli bir sinir a\u011f\u0131 (CNN) mimarisi sunmu\u015f ve piramit a\u011flar sunarak nesne tespitinde \u00f6nemli ilerlemeler sa\u011flam\u0131\u015ft\u0131r. YOLO V3, verimlili\u011fi ve do\u011frulu\u011fu nedeniyle ger\u00e7ek zamanl\u0131 nesne alg\u0131lamada yayg\u0131n uygulamalar bulmu\u015ftur. H\u0131z ve alg\u0131lama performans\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan YOLO&#039;nun \u00f6nceki s\u00fcr\u00fcmlerinden ve di\u011fer nesne alg\u0131lama algoritmalar\u0131ndan daha iyi performans g\u00f6sterir.<\/p>\n<p>YOLO V3&#039;teki CNN mimarisi, a\u011f\u0131n karma\u015f\u0131k \u00f6zellikleri \u00f6\u011frenmesine ve birden fazla \u00f6l\u00e7ekte tahmin yapmas\u0131na olanak tan\u0131r. Bu, YOLO V3&#039;\u00fcn farkl\u0131 boyutlardaki nesneleri do\u011fru bir \u015fekilde alg\u0131lamas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n<p>\u00d6zellik piramidi a\u011flar\u0131, a\u011f\u0131n farkl\u0131 katmanlar\u0131ndan \u00e7ok \u00f6l\u00e7ekli \u00f6zellikleri birle\u015ftirerek alg\u0131lama yeteneklerini daha da geli\u015ftirir. Bu, YOLO V3&#039;\u00fcn \u00e7e\u015fitli \u00f6l\u00e7eklerdeki ve en boy oranlar\u0131ndaki nesneleri daha etkili bir \u015fekilde i\u015flemesini sa\u011flar.<\/p>\n<p><h2>YOLO V4&#039;ten V7&#039;ye: \u0130lerlemeler ve En Son Geli\u015fmeler<\/h2><\/p>\n<p>YOLO v4&#039;\u00fcn 2020&#039;de piyasaya s\u00fcr\u00fclmesiyle birlikte sonraki s\u00fcr\u00fcmler (v5, v6 ve v7), nesne alg\u0131lamaya y\u00f6nelik YOLO algoritmas\u0131na \u00f6nemli ilerlemeler ve en son geli\u015fmeleri getirdi. Bu geli\u015fmelerin ger\u00e7ek zamanl\u0131 uygulamalar \u00fczerinde derin bir etkisi oldu ve bilgisayarl\u0131 g\u00f6rme alan\u0131nda devrim yaratt\u0131.<\/p>\n<p>\u0130\u015fte baz\u0131 \u00f6nemli noktalar:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0130yile\u015ftirilmi\u015f do\u011fruluk ve h\u0131z: YOLO v4, yeni bir CNN mimarisini tan\u0131tt\u0131, k-ortalama k\u00fcmelemesini kullanarak ba\u011flant\u0131 kutular\u0131 olu\u015fturdu ve GHM kayb\u0131ndan yararland\u0131. Bu geli\u015ftirmeler, daha iyi do\u011fruluk ve daha h\u0131zl\u0131 i\u015flem s\u00fcreleri sunarak YOLO&#039;yu ger\u00e7ek zamanl\u0131 uygulamalar i\u00e7in daha verimli hale getirdi.<\/li>\n<li>Geli\u015fmi\u015f nesne alg\u0131lama yetenekleri: YOLO v5, EfficientDet mimarisini, dinamik ba\u011flant\u0131 kutular\u0131n\u0131 ve uzamsal piramit havuzlamay\u0131 (SPP) birle\u015ftirerek, \u00f6zellikle k\u00fc\u00e7\u00fck nesneler i\u00e7in nesne alg\u0131lama performans\u0131n\u0131 daha da geli\u015ftirdi.<\/li>\n<li>Son teknoloji performans: En son s\u00fcr\u00fcm olan YOLO v7, daha iyi do\u011fruluk ve h\u0131z elde etmek i\u00e7in dokuz ba\u011flant\u0131 kutusu, odak kayb\u0131 ve daha y\u00fcksek \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fck kullan\u0131r.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Nesne tespitindeki bu geli\u015fmeler, g\u00f6zetleme, otonom ara\u00e7lar ve robot bilimi de dahil olmak \u00fczere geni\u015f bir uygulama yelpazesi i\u00e7in yeni olanaklar a\u00e7arak kullan\u0131c\u0131lara ger\u00e7ek zamanl\u0131 nesne tespiti i\u00e7in geli\u015fmi\u015f yetenekler kazand\u0131r\u0131yor.<\/p>\n<p><h2>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2><h3>YOLO, Do\u011fruluk ve Hesaplama Verimlili\u011fi A\u00e7\u0131s\u0131ndan Di\u011fer Nesne Alg\u0131lama Algoritmalar\u0131yla Nas\u0131l Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r?<\/h3><\/p>\n<p>Do\u011fruluk ve hesaplama verimlili\u011fi a\u00e7\u0131s\u0131ndan YOLO (Yaln\u0131zca Bir Kez Bakars\u0131n\u0131z), di\u011fer nesne alg\u0131lama algoritmalar\u0131yla avantajl\u0131 bir \u015fekilde kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Daha H\u0131zl\u0131 R-CNN ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda YOLO, tek seferde alg\u0131lama yakla\u015f\u0131m\u0131 nedeniyle daha h\u0131zl\u0131 \u00e7\u0131kar\u0131m h\u0131z\u0131 sunar.<\/p>\n<p>Ancak YOLO, \u00f6zellikle k\u00fc\u00e7\u00fck nesnelerin tespitinde baz\u0131 do\u011fruluktan \u00f6d\u00fcn verebilir. Do\u011fruluk ve h\u0131z aras\u0131ndaki bu \u00f6d\u00fcnle\u015fim, nesne alg\u0131lama algoritmalar\u0131nda yayg\u0131n olarak dikkate al\u0131nan bir husustur.<\/p>\n<p>Sonu\u00e7ta YOLO ve di\u011fer algoritmalar aras\u0131ndaki se\u00e7im, uygulaman\u0131n \u00f6zel gereksinimlerine ve k\u0131s\u0131tlamalar\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n<p><h3>Tek At\u0131\u015fl\u0131 Nesne Alg\u0131laman\u0131n \u0130ki At\u0131\u015fl\u0131 Nesne Alg\u0131lamaya G\u00f6re Avantajlar\u0131 ve Dezavantajlar\u0131 Nelerdir?<\/h3><\/p>\n<p>Tek at\u0131\u015fta nesne alg\u0131laman\u0131n avantajlar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n<ul>\n<li>Ger\u00e7ek zamanl\u0131 performans<\/li>\n<li>Kaynaklar\u0131n k\u0131s\u0131tl\u0131 oldu\u011fu ortamlara uygunluk<\/li>\n<\/ul>\n<p>Tek \u00e7ekimli nesne alg\u0131lama, giri\u015f g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcn\u00fcn tek bir ge\u00e7i\u015fini kullanarak hesaplama a\u00e7\u0131s\u0131ndan verimli hale getirir. Ancak \u00f6zellikle k\u00fc\u00e7\u00fck nesnelerin tespitinde do\u011frulu\u011fu daha az olabilir.<\/p>\n<p>\u00d6te yandan, iki at\u0131\u015fl\u0131 nesne alg\u0131lama \u015funlar\u0131 sunar:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0130ki ge\u00e7i\u015f kullanarak daha y\u00fcksek do\u011fruluk<\/li>\n<li>Nesne tekliflerini hassasla\u015ft\u0131rma<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0130ki at\u0131\u015fl\u0131 nesne alg\u0131lama, do\u011frulu\u011fun ger\u00e7ek zamanl\u0131 performanstan daha \u00f6ncelikli oldu\u011fu uygulamalar i\u00e7in daha uygundur.<\/p>\n<p>\u0130kisi aras\u0131ndaki se\u00e7im belirli gereksinimlere ve k\u0131s\u0131tlamalara ba\u011fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n<p><h3>Kesi\u015fim \u00dczeri Birle\u015fim (Iou) Metri\u011fi ve Nesne Alg\u0131lama Modellerinin De\u011ferlendirilmesinde Nas\u0131l Kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 A\u00e7\u0131klayabilir misiniz?<\/h3><\/p>\n<p>Birle\u015fim \u00fczerindeki kesi\u015fim (IoU) metri\u011fi, nesne alg\u0131lama modellerinin do\u011frulu\u011funu de\u011ferlendirmek i\u00e7in yayg\u0131n olarak kullan\u0131l\u0131r. Bir nesnenin tahmin edilen s\u0131n\u0131rlay\u0131c\u0131 kutusu ile temel hakikat s\u0131n\u0131rlay\u0131c\u0131 kutusu aras\u0131ndaki \u00f6rt\u00fc\u015fmeyi \u00f6l\u00e7er. Y\u00fcksek IoU, daha iyi bir yerelle\u015ftirme do\u011frulu\u011funu g\u00f6sterir.<\/p>\n<p>Nesne alg\u0131lama modellerini de\u011ferlendirmenin yan\u0131 s\u0131ra, IoU metri\u011finin g\u00f6r\u00fcnt\u00fc segmentasyonu ve izleme gibi di\u011fer alanlarda da uygulamalar\u0131 vard\u0131r.<\/p>\n<p>Nesne alg\u0131lama modellerinin do\u011frulu\u011funu art\u0131rmak i\u00e7in, maksimum olmayan bast\u0131rma ve ba\u011flant\u0131 kutusu iyile\u015ftirmesi gibi teknikler, IoU metri\u011fine dayal\u0131 olarak kullan\u0131labilir.<\/p>\n<p><h3>YOLO&#039;nun Her Versiyonunda (V2, V3, V4, V5, V6, V7) Getirilen Temel Farkl\u0131l\u0131klar ve \u0130yile\u015ftirmeler Nelerdir?<\/h3><\/p>\n<p>YOLO&#039;nun her s\u00fcr\u00fcm\u00fcnde (v2, v3, v4, v5, v6, v7) getirilen temel farkl\u0131l\u0131klar ve iyile\u015ftirmeler \u00f6nemlidir.<\/p>\n<p>YOLO v2, ba\u011flant\u0131 kutular\u0131n\u0131 ve yeni bir kay\u0131p fonksiyonunu birle\u015ftirdi.<\/p>\n<p>YOLO v3, yeni bir CNN mimarisini, farkl\u0131 \u00f6l\u00e7eklere ve en boy oranlar\u0131na sahip ba\u011flant\u0131 kutular\u0131n\u0131 ve \u00f6zellik piramit a\u011flar\u0131n\u0131 (FPN) tan\u0131tt\u0131.<\/p>\n<p>YOLO v4 yeni bir CNN mimarisini tan\u0131tt\u0131, k-ortalama k\u00fcmelemesini kullanarak ba\u011flant\u0131 kutular\u0131 olu\u015fturdu ve GHM kayb\u0131n\u0131 kulland\u0131.<\/p>\n<p>YOLO v5, EfficientDet mimarisini, dinamik ba\u011flant\u0131 kutular\u0131n\u0131 ve uzamsal piramit havuzlamay\u0131 (SPP) kulland\u0131.<\/p>\n<p>YOLO v6, EfficientNet-L2 mimarisini kulland\u0131 ve yo\u011fun ba\u011flant\u0131 kutular\u0131n\u0131 tan\u0131tt\u0131.<\/p>\n<p>En son s\u00fcr\u00fcm olan YOLO v7, geli\u015fmi\u015f do\u011fruluk ve h\u0131z i\u00e7in dokuz ba\u011flant\u0131 kutusu, odak kayb\u0131 ve daha y\u00fcksek \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fck kullan\u0131r.<\/p>\n<p>YOLO&#039;nun bu s\u00fcr\u00fcmleri, \u00f6nceki s\u00fcr\u00fcmlere ve di\u011fer nesne alg\u0131lama algoritmalar\u0131na k\u0131yasla hem do\u011fruluk hem de verimlilik a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemli geli\u015fmeler kaydetmi\u015ftir.<\/p>\n<p>Tek at\u0131\u015fl\u0131 ve \u00e7ift at\u0131\u015fl\u0131 nesne alg\u0131lama aras\u0131ndaki se\u00e7im, uygulaman\u0131n \u00f6zel gereksinimlerine ve k\u0131s\u0131tlamalar\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n<p><h3>YOLO&#039;nun (V8) Sonraki S\u00fcr\u00fcm\u00fcnde Beklenen Herhangi Bir \u00d6zellik veya \u0130yile\u015ftirme Var m\u0131?<\/h3><\/p>\n<p>YOLO&#039;nun bir sonraki s\u00fcr\u00fcm\u00fc olan YOLO v8&#039;de gelecek \u00f6zellikler ve iyile\u015ftirmeler beklenebilir.<\/p>\n<p>Merakla beklenen bir s\u00fcr\u00fcm olan YOLO v8, yeni \u00f6zellikler ve geli\u015fmi\u015f performans getirmeyi vaat ediyor.<\/p>\n<p>Yeni bir API ve \u00f6nceki YOLO s\u00fcr\u00fcmlerine y\u00f6nelik destek sayesinde kullan\u0131c\u0131lar, nesne alg\u0131lama g\u00f6revlerinde geli\u015fmi\u015f i\u015flevler ve daha fazla esneklik elde etmeyi sab\u0131rs\u0131zl\u0131kla bekleyebilirler.<\/p>\n<p>Ek olarak YOLO v8, do\u011fruluk, h\u0131z ve model mimarisi gibi alanlarda ilerlemeler sunarak nesne alg\u0131lama algoritmalar\u0131n\u0131n s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 daha da zorlayabilir.<\/p>\n<p><h2>\u00c7\u00f6z\u00fcm<\/h2><\/p>\n<p>Sonu\u00e7 olarak, nesne alg\u0131lamaya y\u00f6nelik YOLO algoritmas\u0131 y\u0131llar i\u00e7inde \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde geli\u015fti ve ba\u011flant\u0131 kutular\u0131, farkl\u0131 CNN mimarileri, \u00f6zellik piramit a\u011flar\u0131 ve dinamik ba\u011flant\u0131 kutular\u0131 gibi iyile\u015ftirmeler sa\u011flad\u0131.<\/p>\n<p>Bu geli\u015fmeler, YOLO&#039;nun ger\u00e7ek zamanl\u0131 performans elde etmesine ve onu kaynaklar\u0131n k\u0131s\u0131tl\u0131 oldu\u011fu ortamlara uygun hale getirmesine olanak tan\u0131d\u0131.<\/p>\n<p>Devam eden geli\u015fimi ve YOLO v7&#039;nin piyasaya s\u00fcr\u00fclmesiyle algoritma, nesne alg\u0131lama yeteneklerini geli\u015ftirmeye devam ederek onu g\u00f6zetleme, s\u00fcr\u00fcc\u00fcs\u00fcz arabalar ve robot bilimi gibi \u00e7e\u015fitli alanlarda de\u011ferli bir ara\u00e7 haline getiriyor.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>This article delves into the YOLO &#40;You Only Look Once&#41; algorithm&#44; a highly efficient object detection method widely used in fields such as surveillance&#44; self-driving cars&#44; and robotics. By utilizing a fully convolutional neural network&#44; YOLO enables real-time object detection&#44; making it suitable for resource-constrained environments. The article explores the evolution of YOLO through various [&hellip;]<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":14312,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[16],"tags":[],"class_list":["post-13928","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artificial-intelligence"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/yolo.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/yolo-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/yolo-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/yolo-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/yolo-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/yolo-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/yolo-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/yolo-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/yolo-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/yolo-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/yolo-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/yolo-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/yolo-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":"<p>This article delves into the YOLO &#40;You Only Look Once&#41; algorithm&#44; a highly efficient object detection method widely used in fields such as surveillance&#44; self-driving cars&#44; and robotics. By utilizing a fully convolutional neural network&#44; YOLO enables real-time object detection&#44; making it suitable for resource-constrained environments. The article explores the evolution of YOLO through various versions&#44; highlighting improvements such as anchor boxes&#44; different CNN architectures&#44; and dynamic anchor boxes. It also discusses key evaluation metrics to measure object detection model performance. For those seeking a thorough understanding of YOLO&#39;s advancements&#44; this article provides valuable insights and examples. Key Takeaways YOLO&hellip;<\/p>\n","category_list":"<a href=\"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/category\/artificial-intelligence\/\" rel=\"category tag\">Artificial intelligence<\/a>","author_info":{"name":"Drew Banks","url":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/author\/drewbanks\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13928","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13928"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13928\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":14141,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13928\/revisions\/14141"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14312"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13928"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13928"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13928"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}