İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

YOLO Ne Demek?

Yayın: · Son güncelleme:

YOLO Ne Demek? Kısaca

YOLO (You Only Look Once, yalnızca bir kez bak), bir görüntüdeki nesnelerin konumunu ve türünü tek bir sinir ağı geçişiyle tahmin eden nesne tespit yöntemidir. Hızlı olduğu için video gibi gerçek zamanlı uygulamalarda yaygın kullanılır.

YOLO nedir?
İçindekiler
  1. YOLO ne demek?
  2. YOLO nedir, nasıl çalışır?
  3. Avantajları ve sınırları
  4. Nerelerde kullanılır?

YOLO ne demek?

Yapay zekâda YOLO, İngilizce You Only Look Once ifadesinin kısaltmasıdır ve "yalnızca bir kez bak" anlamına gelir. Joseph Redmon ve arkadaşlarının 2015'te tanıttığı bir nesne tespiti yöntemidir. Günlük dilde "hayat bir kere" anlamında kullanılan YOLO ile aynı yazılır ama ilgisi yoktur.

YOLO nedir, nasıl çalışır?

Önceki birçok yöntem, görüntüde nesne olabilecek yüzlerce bölgeyi önce önerip sonra tek tek sınıflandırıyordu. YOLO ise tespiti tek bir tahmin problemi olarak ele alır:

  1. Görüntü bir ızgaraya bölünür.
  2. Her ızgara hücresi, merkezinin kendisine düştüğü nesneler için sınırlayıcı kutular (konum ve boyut), bu kutuların güven puanlarını ve sınıf olasılıklarını tahmin eder.
  3. Tüm bu tahminler tek bir ağ geçişinde üretilir.
  4. Aynı nesne için üretilen fazla kutular, örtüşmeye bakılarak elenir (non-maximum suppression).

Varsayımsal örnek: Bir trafik kamerası görüntüsünde YOLO aynı anda "araba", "yaya" ve "bisiklet" için kutular çizip her birine bir güven puanı verebilir.

Avantajları ve sınırları

  • Hız: Tek geçişte çalıştığı için gerçek zamanlı video işlemeye uygundur.
  • Bütüncül bakış: Görüntünün tamamını gördüğü için arka planı nesne sanma hatası görece azdır.
  • Zayıf yanlar: İlk sürümler, küçük ve birbirine çok yakın nesnelerde zorlanıyordu; sonraki sürümler bu sorunları büyük ölçüde iyileştirdi.

YOLO, ilk çalışmadan sonra farklı ekipler tarafından birçok yeni sürümle geliştirilmeye devam etti.

Nerelerde kullanılır?

Otonom araçlar, endüstriyel kalite kontrol, perakende raf analizi, tarım ve güvenlik kameraları başlıca alanlardır. İnsanları izleyen uygulamalarda kişisel verilerin korunmasına ilişkin yasal düzenlemelere uymak ve yapay zekâ etiği ilkelerini gözetmek gerekir.

Sıkça Sorulan Sorular

YOLO nedir, R-CNN'den farkı ne?

YOLO, nesne konumlarını ve sınıflarını tek bir ağ geçişinde tahmin eder ve bu yüzden çok hızlıdır. R-CNN ailesi ise önce aday bölgeler belirleyip sonra bunları sınıflandıran iki aşamalı bir yaklaşım kullanır.

YOLO yalnızca videoda mı kullanılır?

Hayır, tek fotoğraflarda da kullanılır. Ancak hızı sayesinde canlı kamera görüntüsü gibi gerçek zamanlı uygulamalarda özellikle tercih edilir.

İlgili terimler

Nesne Tespiti(Object Detection)Nesne tespiti (object detection), bir görüntü ya da videodaki nesnelerin ne olduğunu sınıflandıran ve her birinin konumunu bir sınırlayıcı kutu ile belirleyen bilgisayarlı görü görevidir.R-CNNR-CNN (Regions with CNN features, CNN özellikli bölgeler), bir görüntüde nesne olabilecek aday bölgeleri önerip her birini evrişimli sinir ağıyla sınıflandıran iki aşamalı bir nesne tespit yöntemidir. Derin öğrenmeyi nesne tespitine taşıyan öncü çalışmalardan biridir.Bilgisayarlı Görü(Computer Vision)Bilgisayarlı görü, bilgisayarların fotoğraf ve videolardan anlamlı bilgi çıkarmasını, yani nesneleri, yüzleri, yazıları ve sahneleri tanıyıp yorumlamasını sağlayan yapay zekâ alanıdır.IoU(Intersection over Union)IoU (Intersection over Union), nesne tespiti ve görüntü bölütlemede modelin tahmin ettiği alan ile gerçek alanın ne kadar örtüştüğünü, iki alanın kesişiminin birleşimine oranı olarak ölçen ve 0 ile 1 arasında değer alan bir ölçüttür.Yapay Zekâ Etiği(AI Ethics)Yapay zekâ etiği, yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesi ve kullanılmasında adalet, şeffaflık, gizlilik, güvenlik ve hesap verebilirlik gibi değerleri gözeten ilke ve uygulamaların bütünüdür.Harf Çevirisi(Transliteration)Harf çevirisi (transliterasyon), bir yazı sistemindeki metnin, anlamı çevrilmeden başka bir yazı sisteminin harfleriyle yazılmasıdır. Örneğin Kiril alfabesiyle yazılmış bir ismin Latin harflerine aktarılması harf çevirisidir.