Görüntü sınıflandırma, bir dijital görüntüyü görsel içeriğine göre önceden tanımlanmış bir veya daha fazla etikete atamak için yapay zekânın temel görevlerinden biridir. Bu süreçte, görüntülerdeki ayırt edici özellikleri çıkarabilen makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarından yararlanılır. Görüntü sınıflandırma, nesne tespiti veya görüntü segmentasyonundan farklı olarak, yalnızca tüm görüntünün kategorize edilmesini hedefler ve görüntüdeki nesnelerin konumunu belirtmez. Genellikle, hiyerarşik görsel desenleri tanımayı öğrenen evrişimli sinir ağları (CNN) kullanılır. Bu teknoloji, sistemlerin görüntülerdeki nesneleri, sahneleri veya anormallikleri otomatik olarak tanımasını sağlar.
Kullanım alanları ve örnekler
Görüntü sınıflandırma; güvenlik için yüz tanıma, yapay zekâ destekli tıbbi teşhis (radyolojik görüntü analizi), otomatik fotoğraf ayrımı, endüstriyel denetim (kusur tespiti) ve sosyal medyada içerik yönetimi (görüntü moderasyonu) gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır. Ayrıca, hassas tarımda bitki hastalıklarının teşhisi ve otomotivde trafik tabelalarının tanınması için de uygulanır.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve çerçeveler
Sıkça kullanılan kütüphane ve çerçeveler arasında TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, FastAI ve OpenCV bulunur. Bu araçlar, görüntü sınıflandırma modellerinin oluşturulması, eğitilmesi ve değerlendirilmesi için özel modüller sunar. İleri düzeyde, ResNet, Inception, VGG veya EfficientNet gibi önceden eğitilmiş ağlar kullanılır.
Son gelişmeler, evrim ve eğilimler
Son dönemde araştırmalar; Transformer tabanlı mimarilerin (Vision Transformers, ViT) verimliliği, kendi kendine denetimli öğrenme, gömülü uygulamalar için model boyutunun küçültülmesi ve önyargı ile advers saldırılara karşı dayanıklılığın artırılması üzerine odaklanıyor. Otomatik etiketleme ve yarı denetimli öğrenme, büyük etiketli veri setlerine olan bağımlılığı azaltarak uygulama alanlarını genişletiyor.