Human counter projesinde belli görev yokken ne sunulmalı?

Şu an üzerinde çalıştığım proje human counter fakat istediğim gibi ilerleyemedim. Bununla ilgili tavsiyeleriniz olur mu?

Hocam sorunuzu tam anlayamadım ancak görüntü işleme ve yapay zeka ile fotoğraftan insan sayma yapıyorsanız transformer kullanmanızı öneririm.

keremay dedi:

Hocam sorunuzu tam anlayamadım ancak görüntü işleme ve yapay zeka ile fotoğraftan insan sayma yapıyorsanız transformer kullanmanızı öneririm.

Genişletmek için tıkla...

sorum biraz değiştirilmiş de. teşekkür ederim.
canlı olarak kamera görüntüsünden insan sayma yapıyorum, oluyor fakat doğruluğu istediğim oranda değil ayrıca overlapten dolayı fazla sayıyor veya kendi kendine id değişimi yapıyor. (YOLO kullanıyorum)
transformerı açıklayabilir misiniz? duymamıştım daha önce.

Aslında bilmeden Transformer kullanmışsınız. YOLO dediğiniz aslında bir yapay zeka modeli. Siz bu modeli kullandığınız için Transformer kullanmış oluyorsunuz ancak yaptığınız şeye zero-shot deniyor. Var olan modeli kendi verinizde eğitmeden, olduğu gibi kullanmışsınız. Eğer ki elinizde güçlü bir bilgisayar varsa videodan bazı kareleri(özellikle şu an YOLO'nun kötü yaptığını düşündüklerinizi) seçip sonrasında insan etiketlemesi yapıp YOLO'yu eğitebilirsiniz.


Bu makale konsepti yüzeysel olarak açıklıyor. Eğer daha derinlere inmek isterseniz "How to fine-tune YOLO?" aramasını yaparak bir çok kaynak bulabilirsiniz.

hım bu gerekli bir aşama mı genellikle yolo kullanırken? yolo eğitiyorum da mesela balıklar için eğitim yapmıştım.
sizin dediğiniz eğitimi ortam tanıtma ve oluşabilecek hatalı id artırımları için bir eğitim gibi düşünebiliriz o zaman.
bir de bilginiz varsa bu konuda ben giriş-çıkış kapısını iki adet çizgi kullanarak belirledim. daha uygun yöntemler var mıdır?

Her zaman gerekli değil ancak gerektiği durumlar olabiliyor. Eğer ki daha iyi performans almak istiyorsanız kesinlikle denenmesi gereken bir adım. Giriş çıkış kapısı için de söylediğinizden daha uygun bir yöntem benim de aklıma gelmedi malesef.

evet o zaman deneyeyim dataseti hangi karelerden ne şekilde oluşturabilirim tam olarak, yaklaşık kaç tanesi yeterli olur?

Bu biraz size kalmış ne kadar büyük veriseti o kadar güzel model anlayışı var. Kareleri YOLO'nun hatalı karar verdiği karelerden seçmenizi öneririm. Benim önerim eğer ki vaktiniz varsa 1000'in üzerinde kare seçmeniz yönünde. Ama o kadar vaktim yok derseniz vaktinizin yettiği kadar fazla seçmeniz sizin için iyi olur. Şimdiden kolay gelsin başarılar dilerim.

teşekkür ederim cevabınız için

keremay dedi:

Bu biraz size kalmış ne kadar büyük veriseti o kadar güzel model anlayışı var. Kareleri YOLO'nun hatalı karar verdiği karelerden seçmenizi öneririm. Benim önerim eğer ki vaktiniz varsa 1000'in üzerinde kare seçmeniz yönünde. Ama o kadar vaktim yok derseniz vaktinizin yettiği kadar fazla seçmeniz sizin için iyi olur. Şimdiden kolay gelsin başarılar dilerim.

Genişletmek için tıkla...

bir ek soru sorabilir miyim, aynı ortamdan kareler mi olmalı? bilmiyorum tam nerede hatalı karar verdi ve o kareleri bulmak nasıl olur bilemedim.

pymelis dedi:

teşekkür ederim cevabınız için


bir ek soru sorabilir miyim, aynı ortamdan kareler mi olmalı? bilmiyorum tam nerede hatalı karar verdi ve o kareleri bulmak nasıl olur bilemedim.

Genişletmek için tıkla...

Aynı ortamdan kareler derken ne demek istediğinizi anlaymadım. Örneğin roboflowdan kare seçimi yapıyorsanız farklı fotograflardan tek kare seçimi veya farklı fotograflardan çoklu kare seçimi aynı şekilde yararlı olur. Eğer dediğiniz şey örneğin elinizde bir fotoğraf var ve fotoğrafta 10 kişi var. Bir fotoğrafta 10 kişiyi birden seçmeyip sırasıyla insanları tek tek seçmek ise bu biraz sorun olabilir. Önemli olan fazla çeşit ve fazla kareyle kütüphaneyi eğitmektir.