• Buradasın

    Görüntü sınıflandırma neye göre yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Görüntü sınıflandırma, görsel içeriğine dayalı olarak bir görüntüye tek bir etiket veya kategori atamayı içerir 1. Bu işlem, genellikle şu unsurlara göre yapılır:
    • Özellikler (features) 2. Desen, doku, içerik gibi pikselin nitelikleri 2.
    • Spektral veriler 24. Her piksel için farklı bantlardaki değerler 24.
    Görüntü sınıflandırma için iki temel yaklaşım kullanılır:
    1. Eğitimli (supervised) sınıflandırma: Kullanıcı, önceden bilinen örnek sınıfları seçer ve algoritma bu sınıflara göre eğitilir 24.
    2. Eğitimsiz (unsupervised) sınıflandırma: Kümeleme algoritmaları ile veri içindeki benzerlikler ve sınıflar belirlenir 24.
    Ayrıca, görüntü sınıflandırma için evrişimli sinir ağları (CNN) gibi derin öğrenme modelleri de kullanılır 5. Bu modeller, doku ve şekil gibi özellikleri öğrenmek için ham piksel verilerini kullanır 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. rehberai.com
        1
      2. alametekibi.medium.com
        2
      3. infoldia.com
        3
      4. tr.science44.com
        4
      5. prezi.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Görüntü teknolojileri kaça ayrılır?

    Görüntü teknolojileri, temel olarak ekran teknolojileri, görüntü iyileştirme teknolojileri ve yaratıcı ve gelecek vizyonu teknolojileri olmak üzere üç ana kategoriye ayrılabilir. Ekran teknolojileri: LCD (Liquid Crystal Display). OLED (Organic Light-Emitting Diode). Görüntü iyileştirme teknolojileri: Yüksek Dinamik Aralık (HDR). Video Perfection Engine. Yaratıcı ve gelecek vizyonu teknolojileri: Sanal Gerçeklik (VR). Artırılmış Gerçeklik (AR).
    5 kaynak

    Görüntü sistemleri nelerdir?

    Görüntü sistemleri, görüntüleri kaydetmek, işlemek, iletmek veya göstermek için kullanılan teknolojileri ifade eder. Bazı görüntü sistemleri şunlardır: Projeksiyon sistemleri. LED ekranlar. Video wall. 3D görüntü sistemleri. Lazer TV. Ayrıca, televizyonlar, bilgisayar monitörleri ve dijital kameralar da görüntü sistemleri arasında yer alır.
    5 kaynak

    En iyi sınıflandırma yöntemi nedir?

    En iyi sınıflandırma yöntemi, problemin türüne ve veri setinin özelliklerine bağlı olarak değişir. İşte bazı popüler sınıflandırma yöntemleri: Karar Ağaçları (Decision Trees). Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine - SVM). Naive Bayes Sınıflandırıcısı. K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbor - KNN). Sınıflandırma yöntemleri hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: web.itu.edu.tr adresindeki "Sınıflandırma Yöntemleri" başlıklı slayt; miuul.com'daki "Sınıflandırma Problemleri İçin Kullanılabilecek Yöntemler" başlıklı yazı; ocw.metu.edu.tr'deki "Sınıflandırma" başlıklı belge.
    5 kaynak

    Görüntü türleri nelerdir?

    Görüntü türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Vektör dosyaları. Raster dosyaları. Raw dosyaları. İkili görüntüler. Monokrom görüntüler. Gri tonlamalı görüntüler. Renkli görüntüler. Ayrıca, TIFF, PSD, PICT, DNG gibi daha spesifik görüntü formatları da bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Obje bazlı sınıflandırma nedir?

    Obje bazlı sınıflandırma, görüntü üzerindeki benzer spektral özelliklere sahip piksellerin gruplandırılarak, bu pikselleri temsil eden görüntü objelerinin oluşturulması ve bu objelerin sınıflandırılması temeline dayanır. Bu yöntemde, yapı, doku, spektral bilgiler ve nesnelerin büyüklükleri sınıflandırma işleminde dikkate alınır. Obje bazlı sınıflandırmanın bazı kullanım alanları: Bitki ve ağaç tespiti/sayımı. Bina tespiti ve benzeri sınıflandırma çalışmaları. Ayrıca, yapay zeka ve görüntü işleme teknolojileriyle donatılmış sistemler sayesinde, kameralar ve sensörler aracılığıyla alınan görüntüler analiz edilerek, nesnelerin tespit edilmesi, sınıflandırılması ve sayılması da obje bazlı sınıflandırma kapsamında değerlendirilebilir.
    5 kaynak

    Görüntü işleme projeleri nelerdir?

    Görüntü işleme projeleri, dijital görüntüler üzerinde çeşitli işlemler yaparak belirli bilgileri çıkarmayı veya görüntüleri iyileştirmeyi amaçlayan projelerdir. İşte bazı görüntü işleme projesi örnekleri: 1. Yüz Tanıma: Yüzleri tanımlamak ve sınıflandırmak için dlib veya OpenCV kütüphaneleri kullanılarak projeler geliştirilebilir. 2. Nesne Tespiti: YOLOv8 gibi derin öğrenme modelleri ile görüntüler üzerinde nesne tespiti yapılabilir. 3. Renk Değiştirme: Numpy ve OpenCV kütüphaneleri kullanılarak resimlerin belirli kısımlarının rengi değiştirilebilir. 4. Tıbbi Görüntüleme: MRI ve BT görüntülerinin analizi, hastalıkların teşhisinde ve tıbbi görüntü işleme sistemlerinin geliştirilmesinde kullanılır. 5. Otonom Araçlar: Kendi kendine giden arabalar, çevrelerini algılamak ve yönlendirmek için nesne tanıma ve izleme sistemlerini kullanır. Bu projeler, sağlık, güvenlik, sanayi ve eğlence gibi birçok sektörde uygulanabilir.
    5 kaynak

    Sınıflandırma basamakları nelerdir?

    Sınıflandırma basamakları (küçükten büyüğe doğru): Tür. Cins. Aile. Takım. Sınıf. Şube (filum). Alem. Günümüzde bu sisteme domain (alan) basamağı da eklenmiştir. Yukarıdan aşağıya doğru inildikçe canlı sayısı azalır, ancak türlerin birbiriyle olan benzerlik oranı artar.
    5 kaynak