• 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 genel olarak dört ana kategoriye ayrılır: 1. Görüntü İşleme Teknolojileri: Dijital görüntülerin manipülasyonu ve geliştirilmesi için kullanılan teknikler. 2. LCD ve LED Ekran Teknolojileri: Sıvı kristal ve ışık yayan diyot ekranlar, renkli görüntüler oluşturmak için kullanılır. 3. Projeksiyon Teknolojileri: DLP ve LCD projeksiyonları gibi teknolojiler, büyük yüzeylere görüntüleri yansıtarak büyük ekranlı görüntüler oluşturur. 4. Holografik Görüntüleme Teknolojileri: Üç boyutlu nesneleri görüntülemek için kullanılan holografik ekranlar, interaktif ve göz alıcı deneyimler sunar.
    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

    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

    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

    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

    Obje bazlı sınıflandırma nedir?

    Obje bazlı sınıflandırma, görüntü üzerindeki benzer spektral özelliklere sahip piksellerin gruplandırılarak bu pikselleri temsil eden görüntü objelerinin oluşturulması ve sınıflandırılması esasına dayanır. Bu yöntemde, sınıflandırmanın temel birimi piksel değil, komşuluk ilişkisine sahip piksel gruplarından oluşan objelerdir. Obje bazlı sınıflandırma işleminin adımları: 1. Segmentasyon: Görüntüdeki piksellerin gruplandırılması ve homojen görüntü objelerinin oluşturulması. 2. Özellik Tanımlama: Oluşturulan objelere spektral, istatistiksel, geometrik ve ilişkisel özelliklerin atanması. 3. Eğitim ve Test Veri Setlerinin Oluşturulması: Arazi örtüsü ve kullanım sınıflarına ilişkin örnekleme veri setlerinin hazırlanması. 4. Sınıflandırma: Eğitim ve test veri setleri kullanılarak sınıflandırma modelinin oluşturulması ve bilinmeyen objelerin bu modele göre sınıflandırılması.
    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