YOLO Nedir? 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, 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 (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.
Görüntü etiketleme, aktivite tanıma, yüz algılama, yüz tanıma, video nesnesini müşterek bölümleme gibi bilgisayarla görme görevlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
YOLO (You only look once) türkçe karşılığı 'Yalnızca bir kez bak ' olan , gerçek zamanlı nesne takibi için CNN kullanan en yaygın algoritmadır.
İlgili 36 soru bulundu
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 (you only live once), vurdumduymaz davranışları ifade eden bir kavram olup “sadece bir kere yaşarsın” ya da “dünyaya bir kez geliyorsun” anlayışına dayanmaktadır.
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.
Derin öğrenme modelleri, birden fazla veri kaynağından bilgi alır ve bu verileri insan müdahalesine gerek kalmadan gerçek zamanlı olarak analiz eder. Derin öğrenmede, grafik işleme birimleri (GPU'lar), aynı anda birden fazla hesaplamayı işleyebildikleri için eğitim modellerine yönelik olarak optimize edilmiştir.
Görüntü işleme isim (Almanca Bildbearbeitung) ölçülmüş veya kaydedilmiş olan elektronik (dijital) görüntü verilerini, elektronik ortamda (bilgisayar ve yazılımlar yardımı ile) amaca uygun şekilde değiştirmeye yönelik yapılan bilgisayar çalışması.
Darkweb'e girmek yasal mı 🧐
Dark web'e girmek ve gezinmek tamamen yasaldır. Darkweb, yaygın olarak yasa dışı faaliyetlerle (uyuşturucu, kara para aklama, çalınan kimlik bilgilerinin ticareti gibi) ilişkilendirilir.
İnternetin bu tarafında görebileceğiniz şeylerin 95%'inin yasal olmadığını bilmeniz gerekir. Birçok şey yasal değil fakat yasal olan kısımlar da olduğu için Dark Web'e girmeniz yasak değildir. Dark Web'i yasalara uygun şekilde kullanmak kullanıcıya bağlıdır.
Dark Web'te, yasa dışı faaliyetler, illegal ürün satışı, siyasi aktivizm, sansürü atlatma, anonim iletişim, ve diğer aktiviteler yer alabiliyor. Çeşitli illegal aktivitelerin kolayca hayatını sürdürebildiği olaylarla adını duyuran Dark Web herkesin bulamayacağı içerikleri yayınlamasıyla biliniyor.
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.
Nesne Tespiti(Object Detection); fotoğraflardaki, videolardaki ve gerçek zamanlı görüntülerdeki nesneleri tespit etmeye odaklanan bilgisayarlı görü ve görüntü işleme ile ilgili bir bilgisayar teknolojisidir.
Kameradan veya video dosyalarından aldığı görüntülerde yer alan veritabanına kaydedilmiş nesneleri bulup işaretleyen program.
RNN'ler ağda eğitim gerçekleştirirken bir önceki veriye ait bilgileri hafızasında tutarak ilerler. Language generation (dil üretimi), zaman serisi problemleri, machine translation (otomatik çeviri) gibi önceki girdilerin de hafızada tutulması gereken problemlerde RNN'leri kullanabiliriz.
Keras, tf.distribute arayüzü ile birden fazla GPU ve dağıtık hesaplama kullanımına olanak sağlamaktadır. Eğer birden fazla GPU kullanılacaksa aşağıdaki yol izlenerek model bu GPU'ların hepsi üzerinde aynı anda eğitilebilir. fit() ve evaluate() fonksiyonlarını önceden olduğu gibi kullanabilirsiniz.
Derin öğrenmede en çok kullanılan dil ise pythondır. Veri görselleştirme içinse R programlama dili tercih edilmektedir.
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 İngilizce bir tabir olan “You Only Live Once” kelimelerinin baş harflerinden oluşan bir ifadedir.
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.
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.
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.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri