{"id":2865,"date":"2022-01-12T18:31:48","date_gmt":"2022-01-12T13:01:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2865"},"modified":"2023-11-02T20:01:50","modified_gmt":"2023-11-02T14:31:50","slug":"how-image-and-video-annotation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/tr\/nasil-resim-ve-video-ek-aciklamasi\/","title":{"rendered":"G\u00f6r\u00fcnt\u00fc ve Video Ek A\u00e7\u0131klamalar\u0131 Otonom Ara\u00e7lar\u0131 Nas\u0131l Destekler?"},"content":{"rendered":"
G\u00f6r\u00fcnt\u00fc ve Video Ek A\u00e7\u0131klamalar\u0131 Otonom Ara\u00e7lar\u0131 Nas\u0131l Destekler?<\/span><\/h5>\n

McKinsey & Company y\u00f6netim dan\u0131\u015fmanlar\u0131, 2030 y\u0131l\u0131na kadar robotik taksilerin yayg\u0131n bir \u015fekilde benimsenmesini bekliyor. Bu, ara\u00e7 \u00fcretiminde b\u00fcy\u00fck bir art\u0131\u015f gerektirecek. Ancak, hala bir\u00e7ok teknik zorluk var.<\/p>\n

Vox News, otonom ara\u00e7lar\u0131n ger\u00e7e\u011fe d\u00f6n\u00fc\u015fmesi i\u00e7in hala ele al\u0131nmas\u0131 gereken birka\u00e7 sorun oldu\u011funu bildiriyor. Bunlar, hava durumu navigasyonuyla ilgili zorluklar\u0131 ve bilgisayar korsanl\u0131\u011f\u0131 ve siber g\u00fcvenlikle ilgili endi\u015feleri i\u00e7erir. Bu sorunlar \u00f6nemlidir, ancak end\u00fcstri hala yenilik yapmakta ve geli\u015fmektedir.<\/p>\n

Veri a\u00e7\u0131klamas\u0131, bunun ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi bir aland\u0131r. Profesyonel ek a\u00e7\u0131klama hizmetleri, do\u011fru, \u00f6l\u00e7eklenebilir video ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc ek a\u00e7\u0131klamas\u0131 sa\u011flayarak bir\u00e7ok geli\u015ftirme engelinin a\u015f\u0131lmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir. Labelify, ak\u0131ll\u0131 veri etiketlemeyi kullanarak zorluklar\u0131 \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in otonom ara\u00e7lar geli\u015ftiren bir yapay zeka \u015firketi ile i\u015f birli\u011fi yap\u0131yor.<\/p>\n

Hedeflerin Belirlenmesi<\/h3>\n

Makine \u00f6\u011frenimi modeli i\u00e7in m\u00fc\u015fteri taraf\u0131ndan \u00fc\u00e7 hedef belirlendi. \u00d6zel veri k\u00fcmesi olu\u015fturmay\u0131 gerektiriyorlard\u0131. Bir hizmet sa\u011flay\u0131c\u0131 olarak Labelify ile \u00e7al\u0131\u015fabildiler ve hedeflerini belirterek a\u00e7\u0131klama s\u00fcrecini optimize ettiler. Hedefler \u015funlard\u0131:<\/p>\n

Ara\u00e7 i\u00e7i davran\u0131\u015f\u0131 izleme: AI kabin izleme kurularak g\u00fcvenlik ve kullan\u0131c\u0131 deneyimi \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde iyile\u015ftirilebilir. M\u00fc\u015fteri, modeli y\u00fcz ifadelerini tan\u0131yacak ve yolcu hareketlerini takip edecek \u015fekilde e\u011fitmek istedi. Yapay zeka \u00f6zellikli ara\u00e7 i\u00e7i davran\u0131\u015f izleme, s\u00fcr\u00fcc\u00fcleri uykuya dalmalar\u0131 veya dikkat etmemeleri durumunda uyararak kazalar\u0131n \u00f6nlenmesine yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n

Gece ve G\u00fcnd\u00fcz Ara\u00e7 Tan\u0131ma: Otonom ara\u00e7lar\u0131n birincil amac\u0131, di\u011fer ara\u00e7lar\u0131 tespit etmek ve etraflar\u0131nda dola\u015fmakt\u0131r. G\u00fcvenli\u011fi sa\u011flamak i\u00e7in, tan\u0131ma s\u00fcrecinin 100% zaman\u0131nda \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 \u00e7ok \u00f6nemlidir. D\u00fc\u015f\u00fck \u0131\u015f\u0131k ko\u015fullar\u0131 bunu daha da zorla\u015ft\u0131r\u0131r. Gece s\u00fcr\u00fc\u015f\u00fcne al\u0131\u015f\u0131k olmayan bilgisayarl\u0131 g\u00f6r\u00fc\u015f modelleri ciddi \u015fekilde etkilenebilir.<\/p>\n

Otonom Ara\u00e7lar i\u00e7in Bilgisayarl\u0131 G\u00f6r\u00fc: Otonom ara\u00e7lar i\u00e7in \u00e7evrenin b\u00fct\u00fcnc\u00fcl bir \u015fekilde anla\u015f\u0131lmas\u0131 esast\u0131r. Bu, yol, kald\u0131r\u0131m ve g\u00f6ky\u00fcz\u00fc aras\u0131nda ayr\u0131m yapabilmeyi i\u00e7erir. Bu, AI sistemlerinin \u00e7ok fazla duyusal veri ald\u0131\u011f\u0131 yo\u011fun kentsel ortamlarda \u00f6zellikle zordur.<\/p>\n

Labelify'\u0131n problem \u00e7\u00f6zme s\u00fcreci, Labelify kullan\u0131larak kolayla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/h3>\n

Labelify, bu karma\u015f\u0131k proje i\u00e7in a\u00e7\u0131klamal\u0131 e\u011fitim verileri sa\u011flamak \u00fczere m\u00fc\u015fteri taraf\u0131ndan se\u00e7ildi. Labelify, belirli geli\u015ftirme sorunlar\u0131n\u0131 \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in di\u011fer bir\u00e7ok a\u00e7\u0131klama projesinin deneyiminden yararlanabilen profesyonel bir a\u00e7\u0131klama hizmetidir.<\/p>\n

Labelify, ara\u00e7 i\u00e7i izleme e\u011fitimini desteklemek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli s\u00fcr\u00fcc\u00fclerden 500 saatlik a\u00e7\u0131klamal\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fc sa\u011flad\u0131. Labelify'\u0131n deneyimli yorumlay\u0131c\u0131lar\u0131, her kare boyunca hareketi izlemek i\u00e7in s\u00fcr\u00fcc\u00fclerin ve yolcular\u0131n \u00fcst v\u00fccutlar\u0131nda iskelet notlar\u0131 kulland\u0131. Videolarda y\u00fcz \u00f6zelliklerini belirlemek i\u00e7in anahtar nokta a\u00e7\u0131klamas\u0131 da kullan\u0131ld\u0131. Bu veriler daha sonra ara\u00e7 i\u00e7i izleme i\u00e7in yapay zekaya beslendi ve yapay zekan\u0131n insanlar\u0131n yolda nas\u0131l davrand\u0131\u011f\u0131n\u0131 \u00f6\u011frenmesine olanak sa\u011flad\u0131.<\/p>\n

Labelify'\u0131n kendi ek a\u00e7\u0131klama ekibi, ara\u00e7lar\u0131 belirlemek i\u00e7in saatlerce s\u00fcren trafik videolar\u0131n\u0131 analiz etti. Her ara\u00e7, plakas\u0131na g\u00f6re tan\u0131mland\u0131 ve her \u00e7er\u00e7eve boyunca izlendi. Araba \u00fcreticisi, modeli ve rengi dahil olmak \u00fczere her etikette ba\u015fka bilgiler de yer al\u0131yordu. Ger\u00e7ek d\u00fcnyadaki \u0131\u015f\u0131k ko\u015fullar\u0131n\u0131 do\u011fru bir \u015fekilde temsil eden bir veri k\u00fcmesi olu\u015fturmak i\u00e7in bu, hem g\u00fcnd\u00fcz hem de gece \u00e7ekimleri i\u00e7in yap\u0131ld\u0131.<\/p>\n

Labelify, otonom ara\u00e7 bilgisayarla g\u00f6rme projesini desteklemeye yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in Amerika ve Avrupa caddelerinin 20.000 segmentinden olu\u015fan bir veri seti olu\u015fturmak \u00fczere \u0131smarlama ek a\u00e7\u0131klama ara\u00e7lar\u0131n\u0131 kulland\u0131. Annotators, g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri piksel piksel belirli nesnelere b\u00f6lmek i\u00e7in semantik b\u00f6l\u00fcmleme tekniklerini kullan\u0131r: araba, tabela, a\u011fa\u00e7, yol, tabela ve a\u011fa\u00e7. Bu, otonom ara\u00e7 AI geli\u015ftirmenin \u00f6nemli bir par\u00e7as\u0131d\u0131r.<\/p>\n

\"G\u00f6r\u00fcnt\u00fc<\/p>\n

Kaliteli Veri A\u00e7\u0131klamalar\u0131yla Hayvanc\u0131l\u0131k Y\u00f6netimini D\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme<\/h2>\n

Ak\u0131ll\u0131 hayvanc\u0131l\u0131k bir umut verici<\/a> 21. y\u00fczy\u0131l\u0131n ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131laman\u0131n yolu. G\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme tabanl\u0131 yapay zeka izleme sistemleri, verimlili\u011fi art\u0131r\u0131rken \u00e7ift\u00e7ileri destekleyebilir ve hayvan refah\u0131n\u0131 iyile\u015ftirebilir. Makine \u00f6\u011frenimi modelleri, hayvanc\u0131l\u0131k y\u00f6netiminin \u00e7al\u0131\u015fma \u015feklini de\u011fi\u015ftiriyor. S\u00fcr\u00fcleri y\u00f6netebilir ve refah sorunlar\u0131 mevcut oldu\u011funda \u00fcreticileri uyarabilirler.<\/p>\n

Video a\u00e7\u0131klama ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc a\u00e7\u0131klama, hayvanc\u0131l\u0131k y\u00f6netimi i\u00e7in AI sistemlerinin geli\u015ftirilmesinde \u00f6nemli bir fakt\u00f6r olmu\u015ftur. Geli\u015ftiriciler, teknolojinin ama\u00e7lanan hedeflerine ula\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in gerekli verilere sahip olmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n

Labelify ve di\u011fer ek a\u00e7\u0131klama sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131, end\u00fcstri standartlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131layan y\u00fcksek kaliteli veri k\u00fcmeleri sunarak bu ihtiyaca yan\u0131t veriyor. Bu blog, AI teknolojisinin hayvanc\u0131l\u0131k y\u00f6netiminde bir\u00e7ok heyecan verici uygulamas\u0131n\u0131 vurgulayacak ve bu uygulamalar\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lmak i\u00e7in belirli a\u00e7\u0131klama tekniklerinin nas\u0131l kullan\u0131labilece\u011fini a\u00e7\u0131klayacakt\u0131r.<\/p>\n

Hayvanc\u0131l\u0131k y\u00f6netiminde yapay zekan\u0131n potansiyeli<\/h3>\n