YOLO (You Only Look Once) görüntüdeki nesneleri konumlarıyla bereber tek seferde tespit edebilen bir yapay sinir ağıdır. Görüntüyü hücrelere bölerek her bir hücrede nesneler için confidence değerlerini ve bounding boxları tahmin etmeye çalışan çıktı vektörleri üretir.
YOLO konvolüsyonel sinir ağları kullanarak nesne tespiti yapan bir algoritmadır. Açılımı ''You Only Look Once'' demektir. Sebebi ise algoritmanın nesne tespitini oldukça hızlı bir şekilde ve tek seferde yapabiliyor olmasıdır.
YOLO (You only look once) türkçe karşılığı 'Yalnızca bir kez bak ' olan , gerçek zamanlı nesne takibi için CNN kullanan en yaygın algoritmadır.
YOLO (You Only Look Once), gerçek zamanlı olarak nesne algılama algoritmasıdır. Bu algoritma Evrişimli Sinir Ağı (CNN) yöntemini kullanır. Bu yöntem ile görüntüyü bölgelere ayırır ve her bölge için olasılıkları tahmin eder, bu sayede doğruluk oranı oldukça yüksektir.
Yolo İngilizce bir tabir olan “You Only Live Once” kelimelerinin baş harflerinden oluşan bir ifadedir.
İlgili 42 soru bulundu
you only live once (yolo)
Diğer yandan YOLO'nun kurucusu olan Haydar Çolakoğlu, hem TEB Yönetim Kurulu Üyesi hem de Çolakoğlu Grubu Yönetim Kurulu Üyesi. YOLO'nun operasyonlarıyla da bizzat ilgileniyor. Aldığımız yeni bilgilere göre YOLO, yönetim kademesindeki 12 kişilik tecrübeli ekibin 1 yıllık çalışmaları sonucu geliştirilmiş.
YOLO, evrişimsel sinir ağlarını (CNN) kullanarak nesne tespiti yapmamız için geliştirilmiş bir algoritmadır. Açılımı “You Look Only Once ” |“ Yalnızca Bir Kez Bak” tır. Güzel bir çalışma gerçekleştirilirse gerçektende tek görüşte oldukça hızlı bir şekilde nesne tespiti yapabilir.
YOLO ilk olarak 2015'te Joseph Redmon tarafından yayınlanan “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,” makale ile tanıtıldı. YOLO algoritması, gerçek zamanlı nesne takibinde kullanılan pek çok nesne tespiti algoritmalarına göre daha başarılı sonuç vermektedir.
YOLOv4, Nisan 2020'de yayınlanan ve COCO veri setinde son teknoloji performansa ulaşan gerçek zamanlı bir nesne algılama modelidir. Nesne algılama görevini iki parçaya bölerek çalışır; Sınırlayıcı kutular aracılığıyla nesne konumlandırmasını tanımlamak için regresyon. Nesnenin sınıfını belirlemek için sınıflandırma.
Nesne Tespiti(Object Detection); fotoğraflardaki, videolardaki ve gerçek zamanlı görüntülerdeki nesneleri tespit etmeye odaklanan bilgisayarlı görü ve görüntü işleme ile ilgili bir bilgisayar teknolojisidir.
SSD (Single Shot Detector) algoritmaları ön plana çıkmaktadır. SSD algoritması farklı katmanlardaki özellik haritalarından küçük nesneleri belirleyen bir algoritmadır. Faster R-CNN algoritmasına göre daha kötü başarım oranına sahip olmasına karşın, daha hızlı bir sonuç üretmektedir.
Google'un nesne tanıma için sunduğu önceden eğitilmiş modelleri kullanmamıza yarayan araçtır diyebiliriz. Bu modeller COCO veri seti ile eğitilmiş olup günlük hayatta fazlaca karşılaştığımız 80 tane nesneyi tanıyabilir. Buradan COCO veri seti ve içerdiği nesneler hakkında detaylı bilgi edinebilirsiniz.
Görüntü etiketleme, aktivite tanıma, yüz algılama, yüz tanıma, video nesnesini müşterek bölümleme gibi bilgisayarla görme görevlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Görüntü işleme (Computer Vision) görüntülerden önemli bilgilerin çıkarılması ve işlenmesi için kullanılan yöntemlerdir. Görüntülerdeki nesnelerin tespit edilmesi, takip edilmesi ve sınıflandırması gibi birçok yöntem vardır.
Ön işleme için birçok algoritma mevcuttur. Bu yöntemleri sıralamak gerekirse Regresyon, esikleme, kümeleme, filtreleme, binnig, karar ağaçları vb. denilebilir.
YOLO (you only live once), vurdumduymaz davranışları ifade eden bir kavram olup “sadece bir kere yaşarsın” ya da “dünyaya bir kez geliyorsun” anlayışına dayanmaktadır.
YOLO HOUSE (Pekin, Çin) - Yurt Yorumları - Tripadvisor.
Batch, her bir iterasyonda sinir ağı içerisinde yer alacak resim sayısıdır ve bunu default olan 64 değerinde bırakıyoruz. Subdivisions ise her bir batch i kaç alt adıma böleceğimizi belirttiğimiz değerdir. Subdivisions değerini yüksek tutmak eğitimin uzamasını, düşük tutmak ise kalitesini olumsuz etkileyecektir.
Darknet, C ve CUDA ile yazılmış açık kaynaklı bir yapay sinir ağı içeren frameworktür. Hızlı ve kurulumu kolaydır. CPU ve GPU hesaplamasını destekler. Birbiri üzerinden geliştirilen birçok Darknet frameworkü yer almaktadır ve bu kaynağı Github'da kolayca ulaşabilirsiniz.
OpenCV: bilgisayarla görü, makine öğrenimi, görüntü işleme, video analizi gibi uygulamalar için kullanılan devasa bir açık kaynak kodlu kütüphanedir. Gerçek zamanlı işlemlerde oldukça önemli bir rol oynamaktadır.
TensorFlow, değişik seviyelerde yapay zeka sistemi oluşturma imkanı sunan yazılım kütüphanesidir. Açık kaynaklı sistem, derin öğrenme teknolojisiyle kolaylık sağlıyor. Masaüstü ve mobil platformlarda kullanılabiliyor. Komut işleme, veri toplama, bilgi değerlendirme donanımıyla öne çıkıyor.
Haydar Çolakoğlu TEB Holding Yönetim Kurulu Üyesidir ve aynı zamanda Çolakoğlu Metalurji ve Egegaz'da Yönetim Kurulu Başkan Vekili olarak görev yapmaktadır. Şehir içi yolculukları zahmetsiz “YOLOculuklara” dönüştürmeyi hedefleyen mobil ulaşım ağı
Açılımı ''You Only Look Once'' demektir. Sebebi ise algoritmanın nesne tespitini oldukça hızlı bir şekilde ve tek seferde yapabiliyor olmasıdır. YOLO algoritmasının diğer algoritmalardan daha hızlı olmasının sebebi resmin tamamını tek seferde nöral bir ağdan geçiriyor olmasıdır.
FTW (For the Win): Kazanmak için oyna demektir.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri