Balık Türü Tanıma
Fotoğraftan balık türünü tanıma çalışması
- Görüntü İşleme
- Yapay Zekâ
01 Proje ne yapıyor?
Balık fotoğrafını inceleyip türünü tahmin eden görüntü analizi çalışması.
02 Hangi sorunu çözüyor?
Benzer görünen türleri ayırmak; farklı açı, boyut ve ışıkta çekilmiş fotoğraflar nedeniyle zorlaşıyordu.
03 Ben ne yaptım?
Görüntülerin hazırlanması ve tanıma sisteminin geliştirilmesi.
Teknik ayrıntılar İsteyenler için
Yaptığım çalışmalar
- Veri ön işleme ve hazırlık
- Model eğitimi
- Sınıflandırma ve sonuç değerlendirme
Sistem nasıl çalışıyor?
- 01 Veri Görüntü veri seti hazırlığı
- 02 Ön işleme Boyutlandırma, normalizasyon, veri çoğaltma
- 03 Model Sınıflandırma modeli eğitimi
Kullanılan araçlar
- Python
- OpenCV
- Model eğitimi
- Sınıflandırma
Alınan önemli kararlar
Modelden önce veri standardizasyonu
Türler arasındaki farkı öğrenmeden önce aynı türün ışık, açı ve boyut değişkenliğini azaltmak gerekiyordu. Boyutlandırma, normalizasyon ve veri çoğaltma adımları eğitim hattının zorunlu parçası olarak ele alındı.
Karşılaşılan zorluklar
Sınıf içi değişkenlik
Aynı türün farklı koşullarda çekilmiş görüntüleri modele farklı geliyordu; veri çoğaltma ve normalizasyon bu farkı kapatmak için kullanıldı.
Ek sonuç notları
- Görüntüden tür sınıflandırması yapan bir model eğitildi ve değerlendirildi.
Teknik öğrenimler
- Sınıflandırma problemlerinde asıl zorluk sınıfları ayırmak değil, sınıf içindeki çeşitliliği modele öğretmek.
04 Ortaya çıkan sonuç
Balık fotoğraflarından tür tahmini yapan bir model geliştirildi ve farklı görüntülerle denendi.
05 Bu projeden ne öğrendim?
Bir tanıma sisteminin başarısı, farklı koşullarda çekilmiş yeterli sayıda örnek görmesine bağlıdır.