Evri\u015fim (Convolution): G\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u0130\u015fleme ve Derin \u00d6\u011frenmede Temel Kavram<\/p>\n
Evri\u015fim (convolution), sinyal i\u015fleme ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme alanlar\u0131nda temel bir i\u015flemdir. K\u0131saca, bir fonksiyonun di\u011fer bir fonksiyonla “kayd\u0131rmal\u0131 \u00e7arp\u0131m\u0131” olarak tan\u0131mlayabiliriz. Bu i\u015flem, girdi verisinin \u00f6zelliklerini \u00e7\u0131karmak ve yeni bir \u00e7\u0131kt\u0131 \u00fcretmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Derin \u00f6\u011frenme mimarilerinde, \u00f6zellikle konvol\u00fcsyonel sinir a\u011flar\u0131nda (CNN’ler) yayg\u0131n olarak kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n
Evri\u015fim i\u015flemi, bir kernel<\/strong> (veya filtre) ad\u0131 verilen k\u00fc\u00e7\u00fck bir matrisin, girdi verisi (\u00f6rne\u011fin, bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fc) \u00fczerinde kayd\u0131r\u0131lmas\u0131yla ger\u00e7ekle\u015ftirilir. Kernel, girdi verisi ile nokta nokta \u00e7arp\u0131m\u0131 yap\u0131l\u0131r ve sonu\u00e7lar toplan\u0131r. Bu i\u015flem, kernel girdi verisi \u00fczerinde hareket ettik\u00e7e tekrarlan\u0131r. Sonu\u00e7 olarak, her konum i\u00e7in bir tek de\u011fer elde edilir ve bu de\u011ferler bir evri\u015fim haritas\u0131<\/strong> olu\u015fturur.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, bir 3×3’l\u00fck kernel ve 5×5’lik bir girdi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc d\u00fc\u015f\u00fcnelim. Kernel, girdi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc \u00fczerinde kayd\u0131r\u0131l\u0131r ve her konumda nokta nokta \u00e7arp\u0131m ve toplama i\u015flemi yap\u0131l\u0131r. Bu i\u015flem sonucunda 3×3’l\u00fck bir evri\u015fim haritas\u0131 elde edilir. Bu i\u015flem, farkl\u0131 kernel’ler kullan\u0131larak tekrarlanarak, girdi verisinin farkl\u0131 \u00f6zelliklerini ortaya \u00e7\u0131karabiliriz.<\/p>\n Yukar\u0131daki \u00f6rnekte, kernel, girdi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc \u00fczerinde kayd\u0131r\u0131larak her konumda evri\u015fim i\u015flemi uygulan\u0131r. Bu sayede, girdi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcndeki yatay kenarlar tespit edilebilir. Farkl\u0131 kernel’ler kullanarak, dikey kenarlar, k\u00f6\u015feler ve di\u011fer \u00f6zellikler tespit edilebilir.<\/p>\n Evri\u015fim, bir\u00e7ok alanda kullan\u0131l\u0131r. Bunlardan baz\u0131lar\u0131:<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, bir y\u00fcz tan\u0131ma sisteminde, evri\u015fim i\u015flemi y\u00fcz\u00fcn farkl\u0131 \u00f6zelliklerini (g\u00f6zler, burun, a\u011f\u0131z) tespit etmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Bu \u00f6zellikler daha sonra y\u00fcz\u00fc tan\u0131mak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n Derin \u00f6\u011frenmede, \u00f6zellikle CNN’lerde, evri\u015fim i\u015flemi \u00e7ok katmanl\u0131 bir mimari i\u00e7inde kullan\u0131l\u0131r. Her katman farkl\u0131 bir kernel kullanarak girdi verisinin farkl\u0131 \u00f6zelliklerini \u00f6\u011frenir. Bu sayede, karma\u015f\u0131k desenler ve \u00f6zellikler tespit edilebilir. CNN’ler, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015flemede b\u00fcy\u00fck ba\u015far\u0131lar elde etmi\u015ftir.<\/p>\n Bu konuda daha detayl\u0131 bilgi edinmek i\u00e7in bu \u0130ngilizce makaleye<\/a> g\u00f6z atabilirsiniz. Ayr\u0131ca, derin \u00f6\u011frenme ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme \u00fczerine daha fazla bilgi edinmek i\u00e7in kendi web sitemi Fatih Soysal’\u0131<\/a> ziyaret edebilirsiniz.<\/p>\n Sonu\u00e7 olarak, evri\u015fim i\u015flemi, sinyal ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015flemede g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7t\u0131r. Derin \u00f6\u011frenmedeki ba\u015far\u0131s\u0131 da, bu i\u015flemin \u00f6nemini daha da art\u0131rmaktad\u0131r. Bu makalede, evri\u015fimin temel prensiplerini ve uygulamalar\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131klad\u0131k. Umar\u0131m, bu bilgiler size evri\u015fim kavram\u0131n\u0131 daha iyi anlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olmu\u015ftur.<\/p>\n #Etiketler: Evri\u015fim, Convolution, G\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u0130\u015fleme, Derin \u00d6\u011frenme, Yapay Zeka, Filtre, Kernel, Sinyal \u0130\u015fleme, Makine \u00d6\u011frenmesi, CNN, Konvol\u00fcsyonel Sinir A\u011flar\u0131<\/p>\n <\/body>\nGirdi G\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc (5x5):\n1 2 3 4 5\n6 7 8 9 10\n11 12 13 14 15\n16 17 18 19 20\n21 22 23 24 25\n\nKernel (3x3):\n1 0 -1\n0 0 0\n-1 0 1\n<\/code><\/pre>\nEvri\u015fimin Uygulamalar\u0131<\/h2>\n
\n
Evri\u015fim ve Derin \u00d6\u011frenme<\/h2>\n
\n<\/html><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Evri\u015fim (Convolution): G\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u0130\u015fleme ve Derin \u00d6\u011frenmede Temel Kavram Evri\u015fim (convolution), sinyal i\u015fleme ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme alanlar\u0131nda temel…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-14520","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n