Object Detection
Bir görüntüdeki nesnelerin hem sınıfını hem de konumunu belirleyen bilgisayarlı görü görevi.
Nesne tespiti (object detection), bir görüntüdeki bir veya birden fazla nesnenin hem hangi sınıfa ait olduğunu hem de görüntü içinde tam olarak nerede bulunduğunu belirleyen bir bilgisayarlı görü görevidir. Model, tespit ettiği her nesnenin etrafına genellikle bir sınırlayıcı kutu (bounding box) çizer ve bu kutuya bir sınıf etiketi ile bir güven skoru atar. Bu, yalnızca "bu görüntüde bir kedi var mı" sorusuna cevap veren görüntü sınıflandırmasından çok daha karmaşık bir görevdir çünkü model aynı anda birden fazla nesneyi, farklı boyut ve konumlarda ayırt edebilmelidir.
YOLO (You Only Look Once), Faster R-CNN ve SSD gibi mimariler, nesne tespitinde önemli kilometre taşları olmuştur; özellikle YOLO, görüntüyü tek bir geçişte işleyerek gerçek zamanlı hıza ulaşmasıyla tanınır. Nesne tespiti, otonom araçların yayaları, diğer araçları ve trafik işaretlerini tanıması, güvenlik kameralarının şüpheli davranışları izlemesi, perakende mağazalarında stok takibi ve tıbbi görüntülerde anormal dokuların işaretlenmesi gibi pek çok kritik uygulamanın temelini oluşturur. Modelin doğruluğu genellikle IoU (Intersection over Union) ve mAP (mean Average Precision) gibi metriklerle ölçülür.
YOLO (You Only Look Once), Faster R-CNN ve SSD gibi mimariler, nesne tespitinde önemli kilometre taşları olmuştur; özellikle YOLO, görüntüyü tek bir geçişte işleyerek gerçek zamanlı hıza ulaşmasıyla tanınır. Nesne tespiti, otonom araçların yayaları, diğer araçları ve trafik işaretlerini tanıması, güvenlik kameralarının şüpheli davranışları izlemesi, perakende mağazalarında stok takibi ve tıbbi görüntülerde anormal dokuların işaretlenmesi gibi pek çok kritik uygulamanın temelini oluşturur. Modelin doğruluğu genellikle IoU (Intersection over Union) ve mAP (mean Average Precision) gibi metriklerle ölçülür.