Category

Derin Öğrenme/ Gerçek zamanlı Nesne Tanıma Eğitim Yazı Dizisi

Category

Yapay zeka (Artificial Intelligence) terimi gün geçtikçe hayatımızın içinde yer almaya devam ediyor. Üstelik mecazi anlamda da değil bizzat evlerde, yollarda, fabrikalarda ve daha birçok alanda sıklıkla karşılaşmaya başladık. Bu noktada benim için teknolojiyle karşılaşmak yerine üreten tarafta olmak daha heyecan verici gözüküyor. Sizler de aynı fikirdeyseniz, Derin Öğrenme (Deep Learning) ile başlayacağımız bu yazı dizisinde kendi nesne tanıma (Object Detection) modellerimizi oluşturmayı, eğitmeyi daha sonrasında da kullanmayı göstereceğim.

YOLO (You Only Look Once), “Sadece Bir Kez Bakarsın” anlamına gelir. Adından da anlaşılacağı üzere nesneleri tek seferde oldukça hızlı bir şekilde tanımaktadır. Tek bir çerçevede birden fazla nesneyi tanıyıp aynı anda koordinatlarını tespit eder. Bu yazıda Yolov4 ile nesne tanıma modeli oluştururken nelere dikkat etmemiz gerektiğini, hangi araçları kullandığımızı göstereceğim.

Google Colaboratory kısaca (Colab), derin öğrenme uygulamalarını geliştirmek için yüksek GPU kullanabileceğimiz ücretsiz bir bulut hizmetidir. Colab modellerimizi resim, metin, ses gibi formatlarda eğitmek, Tensorflow, Keras, OpenCV gibi popüler kitaplıkları kullanabilmek ve Python programlama dilinde becerilerimizi geliştirmek gibi birçok hizmet için elverişli bir ortam sağlıyor. Üstelik bunu Tesla K80 GPU üzerinde ve ücretsiz olarak sağlıyor. Bu yazıda sizlere Colab kurulumu ile Yolov4 kullanarak model eğitme işlemini anlatacağım.