Bilgisayarlı Görü: AI ile Görsel Dünyayı Anlamak

Bilgisayarlı görü, yapay zekanın görsel verileri analiz etme ve anlama yeteneğidir. Bu yazıda, bilgisayarlı görünün temel tekniklerini ve uygulamalarını inceleyeceğiz.

Nesne Tespiti (Object Detection)

Nesne tespiti, görüntülerdeki nesneleri tanımlama ve konumlandırma işlemidir. YOLO, SSD ve Faster R-CNN gibi modeller bu alanda yaygın kullanılır.

Avantajları:

• Gerçek zamanlı uygulamalar için idealdir.
• Yüksek doğruluk oranı.
• Otonom araçlarda kullanım.

Görüntü Sınıflandırma (Image Classification)

Görüntü sınıflandırma, görüntüleri önceden tanımlanmış kategorilere ayırır. CNN'ler bu işlem için yaygın olarak kullanılır.

Avantajları:

• Tıbbi görüntülemede kullanım.
• Güvenlik sistemlerinde uygulama.
• Yüksek ölçeklenebilirlik.

Görüntü Bölütleme (Image Segmentation)

Görüntü bölütleme, görüntülerdeki her pikseli sınıflandırır. U-Net ve Mask R-CNN gibi modeller bu alanda kullanılır.

Avantajları:

• Tıbbi görüntü analizi.
• Otonom araçlarda yol tespiti.
• Yüksek detay seviyesi.