• Buradasın

    Net görünmeyen nesneleri etiketlemek için hangi yöntem kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Net görünmeyen nesneleri etiketlemek için hangi yöntemin kullanıldığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, görüntü etiketleme için kullanılan bazı yöntemler ve araçlar şunlardır:
    • Bounding Box (Sınırlayıcı Kutu) 35. Bir nesneyi çevreleyen dikdörtgen kutular çizilerek nesnenin konumu ve boyutu belirlenir 35.
    • Segmentasyon Maskeleri 5. Anlamsal segmentasyon ve örnek segmentasyonu için kullanılan, piksel düzeyinde daha ayrıntılı bir gösterim sağlayan maskeler 5.
    • 3D Küboidler 5. Sınırlayıcı kutulara benzer, ancak derinlik bilgisi ekleyerek nesnelerin 3D temsilini sağlar 5.
    • LabelImg 45. Görüntü etiketleme için kullanılan, nesnelerin etrafına görsel kutular çizmeye olanak tanıyan ücretsiz ve kolay bir araç 45.
    • VoTT (Görsel Nesne Etiketleme Aracı) 1. Görüntüleri nesne tespiti için etiketlemek amacıyla kullanılan bir araç 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. veri.mcbu.edu.tr
        1
      2. vitaminsdotorg.wordpress.com
        2
      3. samsunetiket.com.tr
        3
      4. blog.3dortgen.com
        4
      5. aof.sorular.net
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Nesne etiketleme nasıl yapılır?

    Nesne etiketleme iki ana yöntemle yapılabilir: 1. Manuel Etiketleme: Bu yöntemde, bir mühendis etiketleri belirler ve bu etiketleri görüntüye özgü bilgileri içeren bilgisayarla görme modeline aktarır. 2. Otomatik Etiketleme: Derin öğrenme ve makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak yapılır. Bazı popüler nesne etiketleme araçları: - LabelImg: Python ile yazılmış, kullanıcı dostu bir arayüze sahip açık kaynaklı bir araç. - VGG Image Annotator (VIA): Tarayıcı üzerinden çalışan, hafif bir görüntü etiketleme aracı. - LabelMe: Etiketleme işlemlerini kolaylaştıran çevrimiçi bir araç. - CVAT (Computer Vision Annotation Tool): Büyük ölçekli projeler ve profesyonel kullanımlar için uygun, Intel tarafından geliştirilmiş bir araç.
    5 kaynak

    Veri etiketleme nasıl yapılır?

    Veri etiketleme süreci genellikle aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri Toplama: Belirli bir görevle ilgili ham verilerin (görüntüler, videolar, metinler) toplanması. 2. Araç Seçimi: Uygun veri açıklama yazılımı veya platformlarının seçilmesi (örneğin, LabelImg veya Ultralytics HUB). 3. Kılavuz Tanımı: Tutarlılığı ve doğruluğu sağlamak için not verenler için açık talimatlar oluşturulması. 4. Açıklama: Tanımlanan yönergelere göre verilere etiketlerin uygulanması. 5. Kalite Güvencesi: Doğruluğunu ve kılavuzlara uygunluğunu doğrulamak için etiketlenmiş verilerin gözden geçirilmesi, genellikle birden fazla kontrol veya uzlaşma mekanizması içerir. Bilgisayarlı görüde veri etiketleme türleri ise şunlardır: - Görüntü Sınıflandırma: Bir görüntünün tamamına tek bir etiket atama (örneğin, 'kedi', 'köpek', 'araba'). - Nesne Algılama: Bir görüntüdeki ilgi çekici nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular çizme ve her kutuya bir sınıf etiketi atama. - Görüntü Segmentasyonu: Bir görüntüdeki her pikseli bir sınıf etiketiyle atama. Veri etiketleme platformları arasında Amazon SageMaker Ground Truth ve Microsoft Language Studio gibi hizmetler de bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Görüntüleme yöntemleri nelerdir?

    Görüntüleme yöntemleri başlıca üç ana prensibe dayanır: emisyon, transmisyon ve refleksiyon. Emisyon (yayma). Transmisyon (geçme). Refleksiyon (yansıma). Bazı görüntüleme yöntemleri şunlardır: Röntgen. Bilgisayarlı tomografi (BT). Manyetik rezonans görüntüleme (MRG). Ultrasonografi (US). Mamografi.
    5 kaynak

    Nesne görselleştirme nasıl yapılır?

    Nesne görselleştirme için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Görsel Düşünme: Kavramsal çizimler yaparak düşünceleri görsel hale getirme yöntemidir. 3D Görselleştirme: 2D çizimleri 3D nesnelere dönüştürme işlemidir. Ayrıca, Qlik Sense gibi platformlar üzerinden özel görselleştirme uzantıları kullanılarak da görselleştirmeler oluşturulabilir.
    5 kaynak