Bu yazı, görsel işleme, nesne tanıma ve yapay zeka hakkında temel bilgileri içeren ve React Native kullanarak mobil uygulama geliştirme konusunda örnek bir uygulama oluşturmayı öğrenmenizi sağlayan bir kaynaktır TensorFlowjs ve MobileNetV2 gibi popüler araçları kullanarak, bir bilgisayarın bir görüntüyü alıp, o görüntüdeki nesneleri otomatik olarak algılamasını ve analiz etmesini öğreneceksiniz Bu, günümüzde birçok sektörde kullanılan görsel işleme teknolojisi hakkında temel bir anlayış kazanmanıza yardımcı olacak
React Native, son zamanlarda mobil uygulama geliştirme alanında hızla popülerlik kazanan bir JavaScript çerçevesidir. Bu yazıda React Native kullanarak, mobil uygulamalar içinde görsel işleme işlevselliğine sahip basit bir nesne tanıma uygulaması oluşturmayı öğreneceksiniz.
Bu yazı, görsel işleme, nesne tanıma ve yapay zeka hakkında temel bilgileri içerir ve TensorFlow.js ve MobileNetV2 gibi popüler araçları kullanarak nesne tanıma uygulaması oluşturma adımlarını içermektedir. React Native kaynakları hakkında da bilgi edinebilir ve React Native kullanarak mobil uygulama geliştirme konusunda kendinizi geliştirebilirsiniz.
Görsel İşleme Nedir?
Görsel işleme, teknolojinin gelişmesiyle birlikte giderek popüler hale gelen bir alandır. Bu yetenek, bir bilgisayarın veya diğer dijital cihazların bir görüntüyü veya videoyu alarak işleyerek, insanları ya da diğer nesneleri otomatik olarak algılama ve bunları analiz etme yeteneğidir. Günümüzde görsel işleme, tıptan güvenliğe, eğitimden tarım sektörüne kadar birçok sektörde kullanılmaktadır.
Görsel işlemenin yararlarını düşünürsek, bu yöntemle insan gözünden çok daha yüksek bir hızda ve doğruluk seviyesiyle nesne algılama ve analiz etme yeteneğine sahip olabiliriz. Böylece, görsel işleme algoritmaları kullanılarak, iş süreçlerini daha verimli hale getirebilir, kaynaklarımızı daha iyi yönetebilir ve daha akıllı kararlar alabiliriz.
React Native Nedir?
React Native, popüler bir JavaScript çerçevesidir ve mobil platformlarda uygulama geliştirmek için kullanılır. React Native kodu, hem Android hem de iOS platformlarında çalışabilen yerel bir uygulama olarak derlenir. React Native, CSS ve JavaScript ile birlikte kullanılan bir yazılım geliştirme kiti olarak tanımlanabilir.
React Native, yenilikçi özellikleri sayesinde uygulamalar için hızlı bir geliştirme süreci sunar. Kod yazmaya başlamadan önce sistem belirli arayüz bileşenlerini oluşturur ve daha sonra özelleştirme seçenekleri sunar. React Native ile yazılan uygulamalar performans açısından yerel uygulamalardan bir farklılığı olmaz. React Native ayrıca, Apple App Store veya Google Play gibi uygulama mağazalarına yüklenme için uygun bir şekilde derlenir.
Nesne Tanıma Nedir?
Nesne tanıma, bilgisayarlar tarafından bir görüntü içerisindeki nesnelerin otomatik olarak belirlenmesinde kullanılan bir algoritma türüdür. Bu algoritmalardan yararlanarak bir bilgisayar, verilen bir görüntüdeki nesneleri algılar ve tanımlar.
Bilgisayar görüşü bileşenleri arasında yer alan nesne tanıma, yapay zeka teknolojilerine dayanmaktadır. Bilgisayarlar veri öğrenme yöntemlerini kullanarak, bir veri seti üzerindeki örneklerden öğrenir ve daha sonra bu öğrendiği bilgiyi gerçek dünya uygulamalarında kullanır. Nesne tanıma uygulamalarında, bilgisayar verilen bir görüntüdeki nesneleri algılar ve daha önceden öğrendiği özelliklere dayanarak o nesnenin ne olduğunu tanımlar.
Bu sayede nesne tanıma algoritmaları, otomatik olarak nesnelerin belirlenmesinde ve sınıflandırılmasında oldukça başarılı sonuçlar vermektedir. Nesne tanıma, günümüzün en popüler yapay zeka uygulamalarından biridir ve birçok sektörde kullanılmaktadır.
Yapay Sinir Ağı ile Nesne Tanıma
Yapay sinir ağı, birçok farklı nesne tanıma algoritmasına güç sağlayan popüler bir yapay zeka türüdür. Nesne tanıma, bir görüntüdeki nesnelerin belirlenmesi için kullanılır. Yapay sinir ağları, resimlere bakarak öğrenme kapasitelerine sahip oldukları için bu alanda oldukça popülerdir.
Yapay sinir ağı, bir dizi sinir hücresinden veya "nöron" dan oluşur. Bu nöronlar, gerçek bir beyindeki nöronlara benzer şekilde çalışır ve bilgiyi işleyebilirler. Bir yapay sinir ağı, nesne tanıma için gerekli bilgiyi öğrenirken, resimlerin daha küçük parçalarına ayırır ve bu parçaların özniteliklerini öğrenir. Örneğin, bir köpeği tanımlamak için, yapay sinir ağı onun yüzünü, kulaklarını, gözlerini vb. öğrenir ve bu özellikleri birleştirerek köpeği tespit edebilir.
Nesne tanıma için yapay sinir ağı kullanımının en büyük avantajı, uygulama sahibinin tüm nesneleri tespit etmek için geniş bir veri kümesine ihtiyaç duymadan, ağın öğrenme yeteneği olduğudur. Bu sayede, yapay sinir ağı kullanarak özelleştirilmiş nesneleri de tanıyabilirsiniz.
Yapay sinir ağı kullanımı nesne tanıma için oldukça etkili olsa da, bu yöntemin dezavantajı bazen ağın öğrenme sürecinin yavaş olması ve yüksek hesaplama gücü gerektirmesidir. Bu nedenle, farklı nesne tanıma algoritmaları da kullanılabilir.
Convolutional Neural Network (CNN) ile Nesne Tanıma
CNN, yapay sinir ağı içinde önemli bir rol oynayan nesne tanıma tekniklerinden biridir. Bu teknik, görüntüdeki özellikleri tanımlamak ve nesneleri belirlemek için tasarlanmıştır. Bu yapay sinir ağı, öğrenme sırasında ağırlıkları değiştiren ve bir sonraki öğrenme aşamasında daha doğru kararlar alınmasını sağlayan birimlerden oluşur. Böylece, CNN sayesinde, bir nesne tanıma uygulaması, resimleri analiz ederek nesneleri otomatik olarak tanıyabilir.
CNN, ayrıca, özellikle nesne tanımada etkili bir şekilde kullanılan bir tür derin öğrenmedir. Birkaç katmandan oluşan CNN modeli, bir görüntüdeki özellikleri tespit etmek için önce düşük seviyeli özellikleri (çizgiler, kenarlar) algılayarak nesnelerin belirlenmesine yardımcı olur. Daha sonra, yüksek seviyeli özellikler (çemberler, yüz hatları) tanımlanarak, nesnelerin belirginleştirilmesi sağlanır. Bu şekilde, CNN kullanarak nesne tanıma işlevselliği, daha doğru sonuçlar elde ederek daha hızlı ve daha verimli hale getirilebilir.
React Native ile Nesne Tanıma Uygulaması Oluşturma
React Native ile nesne tanıma uygulaması oluşturmak oldukça kolay ve eğlenceli bir süreçtir. Bunun için öncelikle, React Native projesi oluşturmanız gerekiyor. Daha sonra, görsel işleme için TensorFlow.js kütüphanesini ve MobileNetV2 algoritmasını kullanabilirsiniz.
İlk olarak, TensorFlow.js ve MobileNetV2 algoritmalarını projenize dahil etmelisiniz. Bunu yapmak için, öncelikle projenizin root dizininde terminale npm install @tensorflow/tfjs @tensorflow-models/mobilenet komutunu yazarak bu kütüphaneleri yüklemeniz gerekiyor.
Ardından, uygulamanızın App.js dosyasına, yüklediğiniz kütüphanelerin import edilmesi gerekiyor. Bunun için, aşağıdaki kodları dosyanın başına ekleyebilirsiniz:
{`import * as tf from '@tensorflow/tfjs';import * as mobilenet from '@tensorflow-models/mobilenet';`}Sonrasında, komponentin bir parçası olarak tanımlanacak bir state nesnesi oluşturun. Bu state nesnesi, nesne tanıma sonucunu tutacaktır. Ayrıca, MobileNetV2 modelinin yüklenmesi için bir fonksiyon tanımlayın:
{`class App extends React.Component { constructor(props) { super(props); this.state = { result: '' }; } async componentDidMount() { const model = await mobilenet.load(); }}`}Model yüklemesi başarıyla tamamlandıktan sonra, nesne tanıma işlevselliği ekleyebilirsiniz. Bu, bir resim yolu aldığınız ve modeli kullanarak nesne tanımlandığınız bir fonksiyondur:
{`async classifyImage() { const image = this.refs.image; const model = await mobilenet.load(); const predictions = await model.classify(image); this.setState({ result: predictions[0].className }); }`}Son olarak, bir kontrol oluşturun ve nesne tanıma işlevselliğini tetiklemek için bir düğme ekleyin:
{`{this.state.result} Bu basit örnek, React Native kullanarak nasıl nesne tanıma uygulaması oluşturabileceğinizi gösteriyor. Daha gelişmiş projelerde, özelleştirilmiş yapay sinir ağı modelleri kullanarak daha doğru sonuçlar elde edebilirsiniz.
Nesne Tanımada Kullanılan Popüler Araçlar
Bu makalede, nesne tanımada kullanılan popüler araçlar olan TensorFlow.js ve MobileNetV2 algoritmaları üzerinde duracağız. Bu araçlar, react native gibi çerçevelerde nesne tanıma uygulamalarının geliştirilmesini kolaylaştırmaktadır.
TensorFlow.js, JavaScript için açık kaynak kodlu bir kütüphanedir ve yapay zeka uygulamaları için kullanılan bir araçtır. TensorFlow.js, sıfırdan başlamak yerine önceden eğitilmiş modeller ve daha önce oluşturulmuş kaynak kodlar ile çalışarak nesne tanıma uygulamalarının geliştirilmesini basitleştirmektedir. Ayrıca, TensorFlow.js, düşük seviye sayısal işlemler için hızlandırıcıları kullanırken, yüksek seviyede, kullanımı kolay bir API sunarak geliştiricilere konfor sağlamaktadır.
MobileNetV2 algoritması, mobil cihazlarda hafif ve hızlı bir şekilde çalıştırılabilen bir görüntü tanıma algoritmasıdır. Bu algoritma, Google tarafından geliştirilen bir yapay sinir ağı türüdür. Bu algoritma, görüntü tanıma işlevselliğini sunarken, CPU ve RAM yüklerindeki azalma nedeniyle mobil cihazlarda düşük güç tüketimi sağlamaktadır.
Tüm bu araçlar, nesne tanıma uygulamalarının geliştirilmesi için oldukça önemlidir. Önemli olan, projenin ihtiyaçlarına ve hedeflerine uygun aracı seçmek ve uygulamaların sürdürülebilirliğini sağlamaktır.