Geleceğin Zekası: Yapay Zeka Evriminde ImageNet ve Görsel Algılama Modelleri
Yapay zekanın geçmişten günümüze olan tarihsel gelişimi ve ImageNet veri setinin oluşumu, birçok teknoloji meraklısı tarafından ilgiyle takip edilmiştir. Bu konuları birlikte incelemeye ne dersiniz?
Yapay zekanın serüveni, Alan Turing'in bilgisayarların düşünme yeteneği görüşüyle başladı ve zaman geçtikçe bu konu hakkında büyük bir ilerleme kaydetti. ImageNet veri seti bu ilerlemenin önemli bir dönüm noktasıdır. ImageNet ilk kez 2009 yılında Stanford Üniversitesi'nde profesör olan Dr. Fei-Fei Li öncülüğünde meslektaşları ve öğrencileriyle birlikte oluşturuldu.
Profesör Fei-Fei Li ve meslektaşları, ImageNet'i kurma sürecinde karşılaştıkları çeşitli zorluklara rağmen projelerine kararlılıkla devam etmeye karar verdiler ve gelin beraber profesör ve meslektaşlarının yaşadığı birkaç ana zorlukları inceleyelim.
Veri Toplama ve Etiketleme:
Çeşitli Kategorilerin İşlenmesi
:
ImageNet, geniş bir kategori yelpazesine sahip olacak şekilde tasarlanmıştır. Bu, çeşitli nesneleri, sahneleri ve kavramları içeren büyük bir veri kümesi oluşturmayı gerektirdi (ImageNet, hayvanlardan nesnelere, manzaralardan nesne parçalarına kadar geniş bir kategori yelpazesine sahiptir). Farklı kategorilerdeki çeşitliliği sağlamak ve modelin genelleme yeteneklerini test etmek için bu çeşitlilik önemliydi (Her kategori genellikle binlerce örnek içerir ve bu da çeşitliliğin aktif olduğunu belirtir). Bu çeşitlilik, ImageNet'in genel bir veri kümesi olarak kabul edilmesine ve çeşitli alanlarda kullanılmasına olanak tanımıştır. Ayrıca, farklı kategorilerdeki veri noktalarının eşit olarak temsil edilmesi modelin dengeli bir şekilde eğitilmesini sağlamıştır.Altyapı ve Kaynak Sorunları: Büyük bir veri kümesi oluşturmanın getirdiği zorluklar arasında, milyarlarca örnek içeren bu büyük veri kümesini depolamak, işlemek ve etiketlemek için gereken güçlü bilgisayar altyapısının sağlanması, yüksek çözünürlükte ve büyük boyutta olan görüntü verilerini depolamak için geniş depolama alanına ihtiyaç duyulması, bu büyük veri kümesini etiketlemek ve düzenlemek için insan gücü ve özel tasarlanmış çeşitli yazılım araçlarının kullanılması ve bu büyük veri kümesini saklamak ve işlemek için güçlü bir ağ altyapısına ihtiyaç duyulması yer almaktadır.
ILSVRC Yarışması: ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), ImageNet'in bir parçası olarak düzenlenen bir yarışmaydı. Bu yarışma birçok araştırmacının ve geliştiricinin modellerini test etmesi ve karşılaştırmalarını sağlamaları açısından önemli bir platformdu. Ancak yarışma, katılımcılardan yüksek başarı bekleyerek aynı zamanda birçok zorluğu da beraberinde getirdi.
Bu zorluklardan da kısaca bahsetmek gerekirse, yüksek oranda katılımcılar arasında doğruluk beklenmesi modellerinden en iyi sonuçları almak için büyük bir çaba sarf etmelerini gerektiriyordu Modellerin hızlı ve etkili bir şekilde çalışmasının beklentisi, yüksek oranda katılımcılar arasında doğruluk beklenmesi ve Sayısız etiketli görüntü içeren geniş veri kümesi gibi başlıca sebepler katılımcıların modellerinden en iyi sonuçları almak için büyük bir çaba sarf etmelerini ve genel nesne tanıma yeteneklerini değerlendirmekte zorluk yaşamalarına neden oluyordu.
İlk görsel algılama modelleri ve süreçler
Görsel algılama modelleri, yapay zeka dünyasında çığır açan bir döneme damgasını vuran önemli aktörler haline gelmiştir. İlk görsel algılama modelleri, Convolutional Neural Network (CNN) tarafından yönlendirilen ve giderek karmaşıklaşan veri setleriyle eğitilen algoritmalarla tanımlanmaktadır. Bu modeller, nesne tanıma ve sınıflandırma konularında önceki metodolojilerin sınırlarını zorlayarak zamanla büyük bir ilerleme kaydetmişlerdir.
1998 yılında Fransız bilgisayar bilimcisi Yann LeCun ve ekibi tarafından geliştirilen LeNet-5, bu alandaki ilk önemli adım olarak bilinmekteydi Ancak, bu modelin sınırlı performansı gerçek çığırı 2012'de AlexNet'in ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) yarışmasını kazanmasıyla getirdi. AlexNet, derin öğrenme modellerinin gücünü geniş veri setlerine başarıyla uygulayarak, görsel algılama modellerinin başarısında çığır açan bir rol oynadı.
Bu dönem, görsel algılama modellerinin karmaşıklığının ve başarı oranlarının arttığı bir dönemi belirtir. Bu modellerin ortaya çıkışı, derin öğrenme ve görsel algılama alanındaki diğer gelişmelerin de temelini atmıştır.
Günümüzde Rövanşta Olan Görsel Algılama Modelleri
YOLO (You Only Look Once), modelleri nesne algılama konusunda öne çıkan derin öğrenme modelleridir. Bu modeller, bir görüntüde belirli nesne sınıflarını tespit etmek için eğitilir. Eğitildiklerinde, nesneler sınırlayıcı kutular içine alınır ve sınıfları tanımlanır. Genellikle, bu modeller, 80 farklı nesne sınıfını içeren geniş bir yelpazede eğitilir ve özellikle COCO veri kümesi üzerinde değerlendirilirler. COCO veri kümesi, çeşitli nesne sınıflarını içeren geniş bir veri havuzunu kapsar ve bu da YOLO modellerini çok yönlü kılar. Bu sayede, nesne algılama modelleri, gerçek zamanlı uygulamalardan video analizine kadar birçok alanda kullanılabilir.
Faster R-CNN, nesne algılama görevi için geliştirilmiş bir derin öğrenme modelidir. 2015 yılında ilk Ross Girshick (Shaoqing Ren, Kaiming He ve Jian Sun, Faster R-CNN'nin geliştirilmesinde önemli katkılarda bulunan diğer araştırmacılardır.) tarafından tanıtılan bu model o zamana kadar olan nesne algılama modellerine kıyasla daha yüksek hız ve daha iyi doğruluk sunarak herkes tarafından dikkat çekmiştir.
Faster R-CNN'nin temel bileşenleri şunlardır:
Öneri Ağı (Region Proposal Network - RPN):
Öneri ağı, Faster R-CNN'nin önemli bir bileşenidir ve görüntüdeki potansiyel nesne bölgelerini önerir. RPN, konvolüsyonel özellik haritalarını kullanarak öneri bölgesi adaylarını oluşturur. Her bir öneri, bir regresyon skoru ve bir sınıflandırma skoru ile ilişkilendirilebilmektedir.
Nesne Algılama Ağı (Object Detection Network):
öneri ağı (RPN) tarafından ortaya çıkan bölge önerilerini daha ayrıntılı bir şekilde ele alır ve bu bölge önerilerini daha kapsamlı bir analizden geçirir. Bu ağ her bir bölge önerisi üzerinde kapsamlı bir çalışma yürüterek, her bölge önerisi için nesne sınıflandırma ve sınırlayıcı kutu regresyonu gerçekleştirir. Yani, bir önceki aşama olan RPN tarafından sunulan potansiyel nesne bölgelerini daha derinlemesine inceleyerek, her bir bölge önerisinin içerdiği nesne türünü belirler ve sınırlayıcı kutusunu daha hassas bir şekilde ayarlamaktadır.
KAYNAKÇAMIZ:
ImageNet. 2019a. "About ImageNet." Accessed Jan 2024
Brownlee, Jason. 2019. "A Gentle Introduction to the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)." Machine Learning Mastery Accessed Jan 2024
Harvard University. History of Artificial Intelligence. Harvard University
Jacob.s. A Thorough Breakdown of EfficientDet for Object Detection. DataVersity
A very nice article, it's very brilliant, thanks, Lina.