[{"data":1,"prerenderedAt":138},["ShallowReactive",2],{"glossary-tr-bilgisayarli-goru":3},{"id":4,"title":5,"body":6,"description":124,"extension":125,"meta":126,"navigation":133,"path":134,"seo":135,"stem":136,"__hash__":137},"sozluk\u002Fsozluk\u002Fbilgisayarli-goru.md","Bilgisayarlı Görü (Computer Vision) Nedir?",{"type":7,"value":8,"toc":114},"minimark",[9,14,28,33,66,70,96,100,107],[10,11,13],"h2",{"id":12},"bilgisayarlı-görü-nedir","Bilgisayarlı Görü Nedir?",[15,16,17,21,22,27],"p",{},[18,19,20],"strong",{},"Bilgisayarlı görü (computer vision)",", kamera, drone ya da uydu görüntüsünden anlamlı bilgi çıkaran yapay zeka dalıdır. Bugün çoğunlukla ",[23,24,26],"a",{"href":25},"\u002Fsozluk\u002Fdeep-learning","derin öğrenme"," modelleriyle yapılır.",[29,30,32],"h3",{"id":31},"temel-görevler","Temel Görevler",[34,35,36,43,49,60],"ul",{},[37,38,39,42],"li",{},[18,40,41],{},"Sınıflandırma",": Görüntünün tamamı ne? (\"hatalı ürün\", \"sağlam ürün\")",[37,44,45,48],{},[18,46,47],{},"Nesne tespiti",": Görüntüde nerede, kaç tane var?",[37,50,51,54,55,59],{},[18,52,53],{},"Segmentasyon",": Her nesnenin ya da her pikselin sınırı. Bkz. ",[23,56,58],{"href":57},"\u002Fsozluk\u002Finstance-segmentation","Instance Segmentation",".",[37,61,62,65],{},[18,63,64],{},"Vektörleştirme",": Piksel maskesini çizgi ve poligona çevirmek; örneğin ortofotodan CAD çizimi.",[29,67,69],{"id":68},"endüstriyel-kullanım","Endüstriyel Kullanım",[34,71,72,78,84,90],{},[37,73,74,77],{},[18,75,76],{},"Tarım",": Drone görüntüsünde ağaç sayımı ve sağlık takibi.",[37,79,80,83],{},[18,81,82],{},"Harita",": Ortofotodan bina, yol ve sınırların otomatik çizimi.",[37,85,86,89],{},[18,87,88],{},"Üretim",": Hat üzerinde yüzey hatası, eksik parça ve etiket kontrolü.",[37,91,92,95],{},[18,93,94],{},"Güvenlik",": Kask, yelek, tehlikeli bölge ihlali tespiti.",[29,97,99],{"id":98},"sahadaki-zorluklar","Sahadaki Zorluklar",[15,101,102,103,59],{},"Laboratuvarda yüksek skor alan model, farklı ışıkta, farklı kamerada ya da farklı bölgede düşebilir. Bu yüzden testin, eğitimde görülmeyen koşullarda yapılması gerekir. Bkz. ",[23,104,106],{"href":105},"\u002Fsozluk\u002Foverfitting","Overfitting",[15,108,109,110],{},"Hizmetlerimiz için: ",[23,111,113],{"href":112},"\u002Fcozumlerimiz\u002Findustrial-ai","Industrial AI",{"title":115,"searchDepth":116,"depth":116,"links":117},"",2,[118],{"id":12,"depth":116,"text":13,"children":119},[120,122,123],{"id":31,"depth":121,"text":32},3,{"id":68,"depth":121,"text":69},{"id":98,"depth":121,"text":99},"Görüntüden anlam çıkaran yapay zeka dalı: sınıflandırma, tespit, segmentasyon ve endüstrideki kullanım alanları.","md",{"tags":127,"translation":132},[128,129,130,131,113],"Bilgisayarlı Görü","Computer Vision","Derin Öğrenme","Drone","computer-vision",true,"\u002Fsozluk\u002Fbilgisayarli-goru",{"title":5,"description":124},"sozluk\u002Fbilgisayarli-goru","EgKZnmAEdxQk49W5iBdLckUAEC8fsqO5MyQBTicvd6g",1793268821132]