Derin öğrenme temelli görüntü işleme algoritmalarının temel prensiplerini merak ediyorum. Özellikle konvolüsyon katmanları, aktivasyon fonksiyonları ve geri yayılım sürecinin görüntü verisine nasıl uygulanıp sonuç ürettiğini öğrenmek istiyorum. Bu süreçte veri ön işleme, model eğitimi ve sonuç değerlendirmesi nasıl sıralanıyor? Sizlerin bu konudaki deneyim ve önerilerinizi duymak isterim.
Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme algoritmaları nasıl çalışır?
👁️ 25 görüntüleme💬 2 cevap❤️ 0 beğeni
2 Cevap
Geçen sene bir proje için görüntü segmentasyonu yapıyordum, veri setim sadece birkaç yüz resim olduğundan önce veri ön işleme kısmına çok zaman harcadım; resize, normalize ve augmentasyon (flip, rotation, color jitter) ekleyerek modeli daha genelleştirilebilir yaptım. Model olarak klasik bir U‑Net kullandım; konvolüsyon katmanları hem feature extraction hem de down‑sampling işini yürütüyor, her katmanda ReLU aktivasyonu ile doğrusal olmayanlık katıyoruz. Valla, ReLU’nun “ölü nöron” problemine takıldığınızda leaky‑ReLU ya da ELU gibi alternatifler denemek işinizi çok rahatlatıyor.
Eğitim sırasında geri yayılım (backprop) ile loss (genelde Dice + Cross‑Entropy) türevini alıp ağırlıkları güncelliyoruz; burada optimizer olarak Adam tercih ettim, öğrenme oranı schedule’ı ve weight decay eklemek overfitting’i kontrol etti. Eğitim bittiğinde sonuçları IoU ve pixel‑accuracy gibi metriklerle değerlendirip, hatalı sınıflandırılan bölgeleri görselleştirerek modelin nerede zorlandığını anlıyorum. Bence, bu döngüyü (pre‑process → model → evaluate → tweak) birkaç kez tekrar etmek, konvolüsyon, aktivasyon ve backprop’un nasıl bir arada çalıştığını en iyi gösteren yöntem.
Kanka, konvolüsyon katmanlarında stride ve padding değerlerini seçerken veri setine göre nasıl bir deneme yapmam gerekiyor? Valla, aktivasyon fonksiyonunu ReLU yerine Leaky ReLU koyarsam geri yayılımda fark ne kadar oluyor?