• Buradasın

    Görüntü sınıflandırma neye göre yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Görüntü sınıflandırma, bir görüntüdeki nesnelerin veya sahnelerin tanımlanması için derin öğrenme modelleri kullanılarak yapılır 13. Bu süreç, aşağıdaki adımlara göre gerçekleştirilir:
    1. Veri Toplama: İlgili görüntülerden oluşan bir veri seti toplanır 13.
    2. Özellik Çıkarma: Görüntüdeki önemli unsurlar belirlenir; kenar bulma, renk analizi ve form keşfi gibi teknikler kullanılır 13.
    3. Sınıflandırma: Özellikler, bir sınıf altında toplanır ve bu aşamada makine öğrenimi algoritmaları kullanılır 13.
    4. Etiketleme: Görüntüler, içerdikleri nesnelere göre etiketlenir 1.
    Görüntü sınıflandırma, ikili sınıflandırma (örneğin, görüntüde elma olup olmadığını belirleme) veya çok sınıflı sınıflandırma (birden fazla kategoriye ayırma) gibi farklı yöntemlere göre yapılabilir 2.
    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

    Sınıflandırma basamakları nelerdir?

    Sınıflandırma basamakları, canlıları benzerlik ve farklılıklarına göre gruplandırmak için kullanılan hiyerarşik kategorilerdir. Bu basamaklar şunlardır: 1. Domain (Üst Alem): Tüm yaşamı üç büyük gruba ayırır: Bakteriler, Arkeler ve Ökaryotlar. 2. Kingdom (Alem): Üst alemden sonra gelen en üst düzey sınıflandırma basamağıdır. 3. Phylum (Şube): Alem altındaki daha belirgin bir kategori olup, organizmaların temel vücut planlarını ve yapısal özelliklerini dikkate alır. 4. Class (Sınıf): Şube altındaki gruplamalardır, benzer özelliklere sahip şube üyelerinin bir araya gelmesiyle oluşur. 5. Order (Takım): Sınıf altındaki daha ayrıntılı gruplamalardır. Organizmaların genel yaşam biçimleri ve alışkanlıklarına dayanır. 6. Family (Aile): Takım altındaki gruplamalar olup, daha yakın akrabalıkları ifade eder. 7. Genus (Cins): Aile altındaki gruplama. Türlere çok daha yakın olan organizmalar içerir. 8. Species (Tür): En küçük sınıflandırma birimi olup, benzer özelliklere sahip ve doğada birbiriyle çiftleşebilen bireyleri kapsar. Ayrıca, karakteristik özellikler ve genetik analiz gibi yöntemler de sınıflandırmada kullanılır.
    5 kaynak

    Sınıflandırma neden önemlidir?

    Sınıflandırma önemlidir çünkü birçok faydası vardır: 1. Doğayı Anlama: Canlıları ve doğayı daha kolay ve anlaşılır hale getirir. 2. Bilgi Birliği: Bilim insanları arasında bilgi birliği ve dil birliği sağlar. 3. Zaman Tasarrufu: Herhangi bir canlı için elde edilen bilgiyi o grup için geçerli sayarak zaman kaybını en aza indirir. 4. Evrimsel İlişkiler: Organizmalar arasındaki evrimsel ilişkileri ve ortak ataları ortaya koyar. 5. Koruma Çalışmaları: Nesli tükenmekte olan türleri tespit edip korunması için gerekli adımları planlamaya yardımcı olur. 6. Tıbbi ve Tarımsal Uygulamalar: Tıp ve tarım gibi alanlarda doğru sınıflandırmalar, hastalıklarla mücadele ve tarımsal verimliliği artırmak için kullanılır.
    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

    Görüntü sistemleri nelerdir?

    Görüntü sistemleri, görüntüleri yakalamak, işlemek, depolamak ve iletmek için kullanılan teknolojik sistemlerdir. Başlıca görüntü sistemleri ve bileşenleri: 1. Görüntüleme Cihazları: Kameralar, tarayıcılar. 2. Görüntü İşleme Sistemleri: Görüntü işleme yazılımları, filtreler ve efektler. 3. Görüntü Depolama Sistemleri: Bilgisayarlar, sunucular, harici depolama aygıtları. 4. Görüntü İletim Sistemleri: Televizyon sistemleri, video konferans sistemleri. 5. Medikal Görüntüleme Sistemleri: Röntgen, MRI sistemleri. 6. Güvenlik ve Gözetim Sistemleri: Güvenlik kameraları, yüz tanıma sistemleri. Görüntü sistemleri, yüksek çözünürlüklü ekranlar, gelişmiş ses teknolojileri ve otomasyon sistemleri ile donatılabilir.
    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 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

    Görüntü işleme nedir?

    Görüntü işleme, dijital veya analog olarak kaydedilen görsel bilgileri analiz etme, manipüle etme ve bilgi çıkarma sürecidir. Görüntü işleme teknolojileri şu alanlarda kullanılır: - Tıp: Bilgisayarlı tomografi, manyetik rezonans (MR) ve nükleer tıp (PET) gibi tıbbi görüntülemelerde. - Savunma endüstrisi: Askeri alanda hedef tanıma ve izleme amacıyla. - Trafik: Trafik kameralarından araç takibi, plaka tespiti ve hız ile yük tespiti. - Güvenlik: Yüz tanıma teknolojisi ve güvenlik kameralarıyla şüpheli aktiviteleri tespit etme. - Tarım: Ekin görüntüleri üzerinden hasat izleme, yabancı ot oluşumunu ve besin eksikliğini tespit etme. Görüntü işleme süreci temel olarak beş aşamadan oluşur: 1. Görüntü elde etme: Sayısal kamera ile sayısal görüntü elde edilir. 2. Ön işleme: Görüntü iyileştirme, onarma ve sıkıştırma işlemleri yapılır. 3. Bölümleme: Görüntüdeki nesne ve alanların sınırlarının tespiti. 4. Özellik çıkarma: Ham bilgilerin istenilen ayrıntıların ön plana çıkarılması. 5. Yorumlama: Nesnelerin sınıflara ayrılması ve etiketlendirilmesi.
    5 kaynak