Yapay Zeka & Makine Öğrenmesi Nesne Tanıma

Merhaba. Bu yazımızda Anaconda Spyder kullanarak python ile Tensorflow ve Pytorch kütüphanelerini kullanarak bir video ve resim üzerinden anlık nesne algılama yapabilen bir program oluşturacağız. Programımız YOLOv5  🚀COCO veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş bir nesne algılama mimarileri ve modelleri ailesini kullanacak. Bir sonraki aşamada kendi yapay zekanızı nasıl eğiteceğinizide anlatacağım. İlk olarak buraya tıklayarak ANACONDA yı indirin. yolov5 tensorflow ve pytorch kütüphanelerini kullanmaktadır. Anacondayı kurduktan sonra açtığınızda ana ekran aşağıdaki gibi olmalıdır.

Eğer Windows işletim sistemi kullanıyorsanız CMD.exe Prompt kurulu olmasını tavsiye ederim. Tüm komutları o kısımdan vermek işinizi oldukca kolaylaştıracaktır. Ardından conda install -c anaconda tensorflow veya pip install tensorflow komutlarını CMD.exe prompt kısmını tıklayarak açılan konsoldan girmeniz gerekmektedir. Anaconda kullananlar öncelikle daima pip yerine conda ile başlayan komutları kullanmalılar. Ardından pytorch lazım olduğundan pip install pytorch veya conda install pytorch komutlarından sistemlerine uygun olanı kullanarak Pytorch kurulumunu yapmaları gerekmektedir. Kullanacağımız sistem ayrıca

matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2

Pillow>=8.0.0
PyYAML>=5.3.1
scipy>=1.4.1

torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.41.0

kurulumlarını gerektirmektedir. Bunlar ile tek tek uğraşmak yerine git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 komutu ile YOLOv5’i bilgisayarına klonladıktan sonra cd yolov5  ve pip install -r requirements.txt komutunu vererek yolov5 in ihtiyaç duyduğu tüm kütüphaneleri indirebilirsiniz. Buradan git programını indirip kurarak üstte verdiğim komutun çalışmasını sağlayabilirsiniz. Aksi halde sistem git komutu bulunamadı diye hata verecektir. Kurulumlar tamamlandıktan sonra yolov5 klasörünün içinde python detect.py –source ‘youtube video adresi’ yazarak sistemin çalışmasını test edebilirsiniz.