Bilgisayar Görü Uygulamaları ve Öğrenme Yolları: Popüler Teknolojiler, Pratik Araçlar ve Kariyer Gelişim Rehberi

Bilgisayar Görü (Computer Vision, CV), yapay zeka alanının önemli bir dalı olarak son yıllarda hızla gelişmektedir. Bu makale, güncel bilgisayar görü alanındaki popüler teknoloji yönlerini derlemeyi, pratik araçlar önermeyi ve okuyucuların bu alana hızlı bir şekilde girmesine ve derinlemesine anlamasına yardımcı olmak için öğrenme yolları ve kariyer gelişim önerileri sunmayı amaçlamaktadır.

I. Popüler Teknoloji Yönlerine Genel Bakış

CVPR (Bilgisayar Görü ve Desen Tanıma Konferansı)'da yayınlanan "Üç Popüler Konu" ve X/Twitter'daki tartışmalara göre, güncel bilgisayar görü alanındaki popüler yönler şunlardır:

1. 3D from Multi-View and Sensors (Çoklu Görünüm ve Sensörlerden 3D): Çoklu görüntüler veya sensör verileri (LiDAR, derinlik kameraları gibi) kullanarak üç boyutlu sahneleri yeniden oluşturma. Bu teknoloji, otonom sürüş, robot navigasyonu, sanal gerçeklik, artırılmış gerçeklik gibi alanlarda geniş bir uygulama alanına sahiptir.

2. Image and Video Synthesis (Görüntü ve Video Sentezi): Üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar), difüzyon modelleri gibi teknolojileri kullanarak gerçekçi görüntü ve video içeriği oluşturma. Bu teknoloji, oyun geliştirme, film efektleri, reklamcılık gibi alanlarda büyük bir potansiyele sahiptir. Örneğin, Stable Diffusion, DALL-E gibi araçlar yüksek kaliteli görüntüler oluşturabilir.

3. Multimodal Learning, and Vision, Language, and Reasoning (Çok Modlu Öğrenme, Görsel, Dil ve Akıl Yürütme): Görsel bilgileri dil bilgileriyle birleştirerek bilgisayarların görüntü veya video içeriğini anlamasını ve akıl yürütme ve karar verme işlemlerini gerçekleştirmesini sağlama. Bu teknoloji, akıllı müşteri hizmetleri, otonom sürüş, görüntü açıklaması, görsel soru cevaplama gibi alanlarda geniş bir uygulama alanına sahiptir. Örneğin, LIBERO-X adlı makale, görsel-dil-hareket modellerinin sağlamlığını araştırmaktadır.

Yukarıdaki üç ana yöne ek olarak, aşağıdaki teknolojiler de dikkate değerdir:

• Object Detection (Nesne Tespiti): Görüntü veya videolarda belirli nesneleri tanıma ve konumlandırma. YOLO serisi algoritmalar (YOLOv3, YOLOv5, YOLOv8) şu anda popüler olan nesne tespit algoritmalarından biridir.
• Image Segmentation (Görüntü Bölütleme): Görüntüyü farklı bölgelere ayırma, her bölge anlamsal bir nesneyi temsil eder. U-Net, tıbbi görüntü bölütlemede yaygın olarak kullanılan bir ağ yapısıdır.
• OCR (Optical Character Recognition, Optik Karakter Tanıma): Görüntülerdeki metinleri tanıma. Belge dijitalleştirme, plaka tanıma, metin çevirisi gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
• Robotics Vision (Robotik Görü): Bilgisayar görü teknolojisini robot kontrolü ve navigasyonunda uygulama. Örneğin, Delft University of Technology'nin drone yarış takımı, geleneksel Kalman filtreleri veya özellik dedektörlerine ihtiyaç duymadan, doğrudan piksel girişinden drone hareketini kontrol etmek için uçtan uca sinir ağları kullanmaktadır.
• Medical Imaging (Tıbbi Görüntüleme): Tıbbi görüntü analizinde bilgisayar görü teknolojisini kullanarak doktorlara teşhis ve tedavi konusunda yardımcı olma.
• Autonomous Vehicles (Otonom Araçlar): Trafik işaretlerini, yayaları, araçları vb. tanımak ve otonom sürüş işlevlerini gerçekleştirmek için bilgisayar görü teknolojisini kullanma. İlgili makaleler ayrıca otonom sürüş ortamlarındaki güvenlik ve saldırı vektörlerine odaklanmaktadır.
• Vision-Language Models (Görsel-Dil Modelleri): Görsel bilgileri ve metin bilgilerini birleştirerek görüntü açıklaması oluşturma, görsel soru cevaplama gibi görevleri gerçekleştirme.

II. Pratik Araç Önerileri

Aşağıda, bilgisayar görü geliştirme sürecinde yaygın olarak kullanılan bazı araçlar bulunmaktadır:

1. Geliştirme Çerçeveleri:

   • PyTorch: Facebook (Meta) tarafından geliştirilen derin öğrenme çerçevesi, esnekliği ve kullanım kolaylığı nedeniyle yaygın olarak popülerdir. KirkDBorne, bilgisayar görüsüne yeni başlayanlar için bir dizi PyTorch eğitimini önermektedir.
   • TensorFlow: Google tarafından geliştirilen derin öğrenme çerçevesi, güçlü bir ekosisteme ve zengin kaynaklara sahiptir.
   • MATLAB: MathWorks tarafından geliştirilen ticari matematik yazılımı, zengin bilgisayar görü araç kutuları ve örnekler sunar. MATLAB, öğrenmeyi ve uygulamayı kolaylaştırmak için kod içeren 50'den fazla bilgisayar görü örneği sunmaktadır.

2. Veri Etiketleme ve Yönetimi: * Roboflow: Veri etiketleme, model e\u011fitimi ve da\u011f\u0131t\u0131m\u0131 gibi i\u015levler sa\u011flayan platform. @@measure_plan'in NPC projesi, Roboflow'un rf-detr b\u00f6l\u00fcmlendirme modelini kulland\u0131.

   • Labelbox: G\u00fc\u00e7l\u00fc ekip i\u015fbirli\u011fi ve veri y\u00f6netimi i\u015flevleri sa\u011flayan kurumsal d\u00fczeyde veri etiketleme platformu.

3. Di\u011fer Ara\u00e7lar:

   • Mediapipe: Google taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen, y\u00fcz tan\u0131ma, insan v\u00fccut duru\u015fu tahmini gibi i\u015levler sa\u011flayan platformlar aras\u0131 makine \u00f6\u011frenimi \u00e7er\u00e7evesi. @@measure_plan'in NPC projesi de Mediapipe'i kulland\u0131.
   • Depth of Field Simulator: A\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir alan derinli\u011fi sim\u00fclat\u00f6r\u00fc, alan derinli\u011fi etkilerini anlamaya ve g\u00f6rselle\u015ftirmeye yard\u0131mc\u0131 olabilir ve veri toplama s\u00fcrecinde g\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u00e7e\u015fitlili\u011fini kontrol etmek i\u00e7in \u00e7ok yararl\u0131d\u0131r.

\u00dc\u00e7, \u00d6\u011frenme Yolu \u00d6nerileri

A\u015fa\u011f\u0131da a\u015fama a\u015fama bir bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc \u00f6\u011frenme yolu yer almaktad\u0131r:

1. Temel Bilgiler:

   • Do\u011frusal Cebir: Vekt\u00f6rler, matrisler, matris i\u015flemleri vb.
   • Hesap: T\u00fcrevler, gradyanlar, zincir kural\u0131 vb.
   • Olas\u0131l\u0131k ve \u0130statistik: Olas\u0131l\u0131k da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131, beklenti, varyans, maksimum olabilirlik tahmini vb.
   • Python Programlama: Python dilinin temel s\u00f6z dizimini ve yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan k\u00fct\u00fcphaneleri (\u00f6rne\u011fin NumPy, Pandas) kavray\u0131n.

2. Derin \u00d6\u011frenme Temelleri:

   • Sinir A\u011flar\u0131: Tam ba\u011flant\u0131l\u0131 a\u011flar, evri\u015fimli sinir a\u011flar\u0131 (CNN), yinelemeli sinir a\u011flar\u0131 (RNN) vb. gibi sinir a\u011flar\u0131n\u0131n temel yap\u0131s\u0131n\u0131 ve prensiplerini anlay\u0131n.
   • Geriye Yay\u0131l\u0131m Algoritmas\u0131: Geriye yay\u0131l\u0131m algoritmas\u0131n\u0131n prensiplerini ve uygulamas\u0131n\u0131 kavray\u0131n.
   • Optimizasyon Algoritmalar\u0131: Gradyan ini\u015fi, Adam vb. gibi yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan optimizasyon algoritmalar\u0131n\u0131 anlay\u0131n.
   • Kay\u0131p Fonksiyonlar\u0131: \u00c7apraz entropi kayb\u0131, ortalama karesel hata kayb\u0131 vb. gibi yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan kay\u0131p fonksiyonlar\u0131n\u0131 anlay\u0131n.

3. Bilgisayar G\u00f6r\u00fcs\u00fc Temel Kavramlar\u0131:

   • G\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u0130\u015fleme Temelleri: G\u00f6r\u00fcnt\u00fc filtreleme, kenar alg\u0131lama, \u00f6zellik \u00e7\u0131karma vb.
   • Evri\u015fimli Sinir A\u011flar\u0131 (CNN): CNN'lerin yap\u0131s\u0131n\u0131 ve prensiplerini ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma, nesne alg\u0131lama vb. alanlardaki uygulamalar\u0131n\u0131 anlay\u0131n.
   • Yinelemeli Sinir A\u011flar\u0131 (RNN) ve Uzun K\u0131sa S\u00fcreli Bellek A\u011flar\u0131 (LSTM): RNN'lerin ve LSTM'lerin yap\u0131s\u0131n\u0131 ve prensiplerini ve video analizi, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc a\u00e7\u0131klamas\u0131 vb. alanlardaki uygulamalar\u0131n\u0131 anlay\u0131n.
   • \u00dcretici \u00c7eki\u015fmeli A\u011flar (GAN): GAN'lar\u0131n yap\u0131s\u0131n\u0131 ve prensiplerini ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc olu\u015fturma, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc onar\u0131m\u0131 vb. alanlardaki uygulamalar\u0131n\u0131 anlay\u0131n.

4. Klasik Makale Okuma:

   • ResNets: Art\u0131k a\u011flar\u0131n yap\u0131s\u0131n\u0131 ve avantajlar\u0131n\u0131 derinlemesine anlay\u0131n.
   • YOLO: YOLO serisi nesne alg\u0131lama algoritmalar\u0131n\u0131n tasar\u0131m d\u00fc\u015f\u00fcncesini \u00f6\u011frenin.
   • DeConv: Evri\u015fim a\u00e7man\u0131n g\u00f6r\u00fcnt\u00fc b\u00f6l\u00fcmlendirme ve olu\u015fturmada kullan\u0131m\u0131n\u0131 anlay\u0131n.
   • GAN: \u00dcretici \u00e7eki\u015fmeli a\u011flar\u0131n temel prensiplerini \u00f6\u011frenin.
   • U-Net: U-Net'in t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fc b\u00f6l\u00fcmlendirme vb. alanlardaki uygulamalar\u0131n\u0131 anlay\u0131n.
   • Focal Loss: Nesne alg\u0131lamada s\u0131n\u0131f dengesizli\u011fi sorununu \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in etkili bir y\u00f6ntem \u00f6\u011frenin.

5. Proje Uygulamas\u0131:

   • Kaggle Yar\u0131\u015fmas\u0131: Kaggle'daki bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc yar\u0131\u015fmalar\u0131na kat\u0131l\u0131n ve pratik deneyim kazand\u0131r\u0131n.
   • A\u00e7\u0131k Kaynak Projeler: A\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc projelerine kat\u0131l\u0131n, kod standartlar\u0131n\u0131 ve ekip i\u015fbirli\u011fini \u00f6\u011frenin.
   • Ki\u015fisel Projeler: Y\u00fcz tan\u0131ma, nesne alg\u0131lama, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rmas\u0131 vb. gibi bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc projelerini kendiniz tasarlamaya ve uygulamaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131n.

D\u00f6rt, Kariyer Geli\u015fimi \u00d6nerileri

1. Kariyer Y\u00f6n\u00fc:

   • AI M\u00fchendisi: Bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc algoritmalar\u0131n\u0131n geli\u015ftirilmesi, da\u011f\u0131t\u0131m\u0131 ve optimizasyonundan sorumludur.
   • Makine \u00d6\u011frenimi Ara\u015ft\u0131rmac\u0131s\u0131: Bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc algoritmalar\u0131n\u0131n ara\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 ve yenilenmesinden sorumludur.
   • Veri Bilimcisi: Veri analizi ve madencili\u011fi i\u00e7in bilgisayar g\u00f6r\u00fcs\u00fc teknolojisini kullan\u0131r.

2. Beceri Geli\u015ftirme: * Belirli Bir Alana Odaklanma: Ashishllm'nin tavsiyesine göre, OCR, nesne tespiti, görüntü segmentasyonu, görüntü tanıma gibi alt alanlara odaklanın ve derinlemesine araştırma ve deneyler yapın.

   • Yaygın Araçlara Hakim Olma: PyTorch, TensorFlow gibi derin öğrenme çerçevelerine ve OpenCV gibi bilgisayar görüşü kütüphanelerine hakim olun.
   • Sürekli Öğrenme: En son araştırma sonuçlarını ve teknolojik gelişmeleri takip edin ve beceri seviyenizi sürekli olarak geliştirin.

3. İş Arama Tavsiyeleri:

   • Proje Deneyimi Biriktirme: Projelere veya stajlara katılarak pratik deneyim kazanın ve yeteneklerinizi sergileyin.
   • Mülakata Hazırlanma: Yaygın bilgisayar görüşü algoritmalarına ve mülakat sorularına aşina olun ve teknik gücünüzü gösterin.
   • Aktif İletişim: İşe alım görevlileriyle aktif olarak iletişim kurun, pozisyon gereksinimlerini ve şirket kültürünü anlayın. @@__iamaf aktif olarak AI/ML ile ilgili işler arıyor, iş arama yönüne referans alabilir.

V. SonuçBilgisayar görüşü, fırsatlar ve zorluklarla dolu bir alandır. Temel bilgileri öğrenerek, temel kavramları öğrenerek, proje uygulamalarına katılarak ve en son teknolojik gelişmeleri sürekli olarak takip ederek, bu alana hızla giriş yapabilir ve derinlemesine anlayabilirsiniz ve sonuç olarak kariyer gelişiminde başarılı olabilirsiniz. Vincent Sitzmann'ın şu görüşünü unutmayın: "Görsel", yalnızca algı-eylem döngüsünün bir parçası olarak anlamlıdır, geleneksel bilgisayar görüşü, yani görüntüleri ara temsillere (3D, akış, segmentasyon...) eşlemek, kaybolmak üzeredir. Bu aynı zamanda gelecekteki bilgisayar görüşü araştırma yönünün, uçtan uca çözümlere ve daha akıllı etkileşim yöntemlerine daha fazla odaklanabileceğini de gösteriyor.