Kapalı Kaynak VS Açık Kaynak Görüntü Açıklaması – KDnuggets

Bilgisayarlar kedilerdeki sevimliliği tanıyacak şekilde eğitilebilir mi? O zaman ne yapmak istersin? Kedi resimlerine odaklanmakta sorun mu yaşıyorsunuz? Size kolaylık sağlamak için değişiklik isteyen teknoloji meraklılarından biri misiniz? Bilgisayarınızın dur işareti olduğuna inanmasını istediğiniz halde, dur işareti olmadığına ikna etmeye çalıştığınızı hatırlıyor musunuz? Bu artık teknoloji meraklıları için bir endişe kaynağı değil. Açıklama ve etiketleme süreci sırasında kendinizi meşgul etmek ve eğlendirmek için aralarından seçim yapabileceğiniz çok sayıda açık kaynak araç vardır. Görüntü açıklama araçlarının kullanımı, pikselli kaos dünyasında bir süper kahraman olarak ortaya çıktı. Ek açıklama araçlarını kullanarak görüntüler hızlı ve etkili bir şekilde tanımlanabilir. Böylece makineler de dünyayı insanlarla aynı şekilde anlayabilecek ve bilgisayar programları daha iyi kararlar verebilecek.

İçinde yaşadığımız hızla gelişen dijital dünya, doğru, tarafsız ve hızlı görüntü açıklama araçlarına olan ihtiyacın yolunu açtı. Sürücüsüz arabalardan medikal, artırılmış gerçeklik, tarım ve robot biliminden e-ticarete kadar yapay zekaya bağımlılık artıyor. Dolayısıyla güvenilir ve verimli görüntü açıklama kaynaklarına olan ihtiyaç da hızla artıyor. Bu makalede, açık kaynak ve kapalı kaynak görüntü açıklamaları arasında bir karşılaştırma yapacağız ve olumlu bir sonuca varmak için gerçek hayattan örnekler vereceğiz.

Yapay zeka modelleri için eğitim verileri olarak görüntü açıklamaları zaman alıcı, yorucu ve algoritmaların başarısının anahtarı olduğundan çabaya değer. Makinelerin doğru şekilde (hata veya önyargı olmadan) okuyabilmesi için her görüntüye açıklama eklenmelidir. Yüksek kalitede hatasız yapay zeka modelleri geliştirmek için görüntüye açıklama ekleme sürecinin doğası gereği doğru ve kesin olması gerekir. Sonuç olarak, aldığımız çıktı en hafif tabirle tarafsız, doğru ve kesindir.

Artıları: Açık Kaynaklı Görüntü Ek Açıklama Araçlarının Gücü

Kuşkusuz, açık kaynaklar aracılığıyla görüntü açıklamaları, uygun fiyat, kolay erişim ve özelleştirme olanakları nedeniyle popülerlik kazanmaktadır. Çoğu açık kaynak sürekli olarak iyileştirme aşamasında olduğundan, kullanıcıları ücretsiz eklentileri almaya teşvik ediyor.

Eksileri: Açık Kaynaklı Görüntü Açıklamasının Zorlukları

Ücretsiz veya daha ucuz araçların düşüncesi başlangıçta cazip gelebilir. Açık kaynak, ölçeklenebilirliğe, yenilikçiliğe ve sürekli gelişime önem verenler için yalnızca geçici bir pilot araç olabilir. Bunun da ötesinde, açık kaynaklı araçların tümü yüksek kaliteli çıktılar üretecek kadar yetenekli değildir. Her görüntü veya videonun açıklamaları ve etiketlemesi ne kadar hassas olursa, geleneksel uygulamaları yapay zeka yoluyla gerçekten dönüştürmeye çalışıyorsanız o kadar iyi durumda olursunuz.

Görüntülere Doğru Açıklama Ekleme: Araçlar ve Teknikler 

Açık kaynaklı veya kapalı kaynaklı araçlar aracılığıyla olsun. Görüntü açıklaması, makine öğrenimi algoritmalarının, verileri görsel biçimde tam olarak tanımlayıp yorumlayabilmelerini sağlamak için yeteneğini geliştirmek için zorunludur. Resimlere kitap tarafından açıklamalar eklendiğinde yapay zeka modelleri düzgün bir şekilde çalışabiliyor ve resimlerin sunduğu nesneleri, bölgeleri ve özellikleri tanıyabiliyor.

LabelImg, görsellere açıklama eklemek için kullanılan, kullanıcıların nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular çizmesine ve etiket eklemesine olanak tanıyan bir araçtır. Python'da Qt kütüphanesi kullanılarak uygulanır. İşte bir depo – https://github.com/tzutalin/labelImg 

LabelImg'i yükledikten ve açıklama eklenmeye hazır bir dizi görüntüye sahip olduğunuzda, her bir görüntü için Labellmg'yi açmak üzere aşağıda belirtilen python betiğini kullanabilirsiniz. Açıklamalı görüntüler XML dosyaları olarak kaydedilecektir.

## https://github.com/tzutalin/labelImg import os
import subprocess image_dir = "/path/to/your/image/directory" # List all image files in the directory
image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith(".jpg") or f.endswith(".png")] # Path to LabelImg executable
labelimg_executable = "/path/to/labelImg.py" # Loop through the image files and open LabelImg for annotation
for image_file in image_files: image_path = os.path.join(image_dir, image_file) subprocess.call([labelimg_executable, image_path])

COCO Annotator, özellikle COCO formatındaki görüntülere açıklama eklemek için tasarlanmış web tabanlı bir araçtır. Sınırlayıcı kutular, çokgenler ve anahtar noktalar gibi çeşitli ek açıklama türlerini desteklemesiyle ünlüdür. Bu açıklama aracı, JavaScript ve Django kullanılarak oluşturulmuştur.

VGG Image Annotator (VIA), Oxford Üniversitesi'ndeki Visual Geometry Group tarafından geliştirilen bir görüntü açıklama aracıdır. Kullanıcılara noktalar, çizgiler ve bölgeler dahil olmak üzere farklı türdeki nesnelere açıklama ekleme özgürlüğü verir. VIA tarafından sağlanan arayüz, görüntüleri etiketlemek için kullanıcı dostu ve sezgiseldir.

Labelbox, kullanıcıların nesne algılama, görüntü segmentasyonu ve sınıflandırma gibi görevler için görüntülere açıklama eklemesine olanak tanıyan bir platformdur. Bu araç, makine öğrenimi çerçeveleriyle verimli bir şekilde entegre olan çok sayıda işbirliği özelliği sunar.

Denetleyici olarak – Bu araç, görüntü açıklamalarını destekler ve ayrıca veri sürümü oluşturma ve model dağıtımı gibi özellikler sağlar.

 
Görüntü açıklama araçları, çeşitli sektörlerdeki görüntülere açıklama eklemek için kullanılır. Sürücüsüz bir otomobil, yayalar, araçlar ve trafik işaretleri gibi görüntü açıklama araçlarını kullanarak güvenli bir şekilde gezinebilir ve bilinçli kararlar verebilir. Ayrıca sürücüsüz arabalar güvenli bir şekilde sürüş yapabiliyor ve bilinçli kararlar alabiliyor. Bu nedenle tıbbi görüntülemede görüntü açıklamaları sağlık profesyonellerinin kusursuz teşhis koymasına yardımcı olur. Hastalar bu bilgilere dayanarak etkili tedavi alırlar. Ürünleri kategorilere ayırmanın ve arama işlevselliğini geliştirmenin yanı sıra, e-ticaret platformları, müşterilerin deneyimlerini iyileştirerek genel alışveriş deneyimini iyileştirmek için resim açıklamasından yararlanır. Aşağıda belirtilen örneklerde görüntü açıklama araçlarının kullanılması, bunların çeşitli farklı alanlardaki çok yönlülüğünü ve önemini ortaya koymaktadır.

Gerçek hayattaki durumlardan birkaç örneği inceleyerek görüntü açıklama araçlarının pratik uygulamalarını anlayalım:

1. Kendi kendini süren araçlar

Otonom araçların çevreyi hatasız bir şekilde algılayabilmesi ve dolaşabilmesi için yalnızca güvenilir görüntü açıklama araçlarının kullanılması zorunludur. Yukarıda bahsedilen araçlar, otonom araçların yayaları, araçları ve trafik işaretlerini tespit ederek bilinçli kararlar vermesini kolaylaştırıyor. Böylece her yolculukta yolcuların güvenliği sağlanır.

2. Tıbbi Görüntüleme

Tıp sektöründen bahsederken radyologlar yapay zeka çözümlerinin avantajlarından yararlanıyor. Klinik pratisyenler, X-ışınları, CT taramaları ve/veya manyetik rezonans görüntüleri raporlarını gelişmiş doğrulukla okumalarına ve analiz etmelerine yardımcı olan yapay zekayı kullanarak yararlı tıbbi veriler toplar. Hasta rahatsızlıklarına ilişkin daha iyi veriler ve görünürlük sayesinde doktorlar, hastaları daha iyi bakım ve titizlikle tedavi edebiliyor.

3. E-ticarette görsel aramanın rolü

E-ticaret sektöründe resim açıklamalarının yaygın bir kullanımı vardır. Ürünler, müşterinin yolculuğunu kolay, keyifli ve rahat kılmak için işlevsellik, renk, stil ve görsel arama gibi çok sayıda parametreye göre sınıflandırılmaktadır.

4. Artırılmış Gerçeklik (AR)

Görüntü Açıklamaları, AR uygulamalarında sanal nesnelerin ve bilgilerin gerçek dünya ortamına uygun şekilde yerleştirilmesi için kullanılır. Nesnelerin derinliği, ölçeği ve yöneliminden başlayarak, kullanıcılar için gerçekçi ve sürükleyici bir AR deneyimi sağlamak üzere her şeye açıklamalar eklenmiştir.

5. Robotik ve Otomasyon

Robotik uzmanları, görüntü açıklama araçlarının yardımıyla nesneleri işleyebilir. Robotlar ilgili niteliklerle etiketlendiğinde çevreyi verimli bir şekilde algılama ve etkileşim kurma gücü kazanırlar.

Açık kaynaklı görüntü açıklama araçlarının popülaritesinin arttığı doğru olsa da, bunlar birçok dezavantajı da beraberinde getiriyor. Açık kaynaklı görüntü açıklama araçlarını kullanarak büyük projeleri ölçeklendirmek ve yüksek kaliteli açıklamalı görüntüler sağlamak zorlaşıyor. Bu nedenle kapalı kaynak araçları tercih etmek ihtiyatlı bir hareket olacaktır.

Eğer bir teknoloji tutkunuysanız, bunun etkisi hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyebilirsiniz. Yapay Zekada Hızlı Mühendislik. 
 
 
Mirza Arique Alam tutkulu bir AI ve ML Yazarı ve Yayınlanmış Yazardır. Yapay zekanın sınırsız potansiyeli konusunda dünyaya ilham vermek ve onları eğitmek için Yapay Zeka ve teknolojinin kesişiminde ilgi çekici ve bilgilendirici içerikler yaratıyor. Şu anda Cogito ve Anolitik ile çalışıyorum.
 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• ChartPrime. Ticaret Oyununuzu ChartPrime ile yükseltin. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.kdnuggets.com/closed-source-vs-open-source-image-annotation?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=closed-source-vs-open-source-image-annotation