Makine \u00f6\u011frenmesi ve derin \u00f6\u011frenme modellerinin ba\u015far\u0131s\u0131, e\u011fitildikleri verinin kalitesiyle do\u011frudan ili\u015fkilidir. Y\u00fcksek kaliteli, do\u011fru ve tutarl\u0131 etiketlenmi\u015f veriler olmadan, en karma\u015f\u0131k algoritmalar bile beklentilerin alt\u0131nda kalabilir. Peki, b\u00fcy\u00fck veri setlerini manuel olarak etiketlemek hem zaman al\u0131c\u0131 hem de hata oran\u0131na a\u00e7\u0131k bir s\u00fcre\u00e7ken, bu zorlu\u011fun \u00fcstesinden nas\u0131l gelebiliriz? \u0130\u015fte tam da bu noktada, bilgisayar g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fc alan\u0131nda veri etiketleme s\u00fcre\u00e7lerini otomatikle\u015ftiren ve kolayla\u015ft\u0131ran g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lara ihtiya\u00e7 duyulur. Bu kapsaml\u0131 rehberde, a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 ve pop\u00fcler bir veri etiketleme arac\u0131 olan CVAT’\u0131 (Computer Vision Annotation Tool) geli\u015ftirici dostu Fedora i\u015fletim sistemi \u00fczerine nas\u0131l kuraca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m inceleyecek, kar\u015f\u0131la\u015fabilece\u011finiz potansiyel sorunlara \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunacak ve kurulum sonras\u0131 CVAT deneyiminizi en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131karacak ipu\u00e7lar\u0131n\u0131 payla\u015faca\u011f\u0131z. Yapay zeka projelerinize g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ba\u015flang\u0131\u00e7 yapmak i\u00e7in haz\u0131rsan\u0131z, bu rehber tam size g\u00f6re!<\/p>\n
Veri etiketleme, temelde, ham verilere anlaml\u0131 etiketler atama i\u015flemidir. \u00d6rne\u011fin, bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki her arac\u0131 bir dikd\u00f6rtgen kutu ile i\u015faretlemek veya bir videodaki yayalar\u0131 piksel baz\u0131nda segmentlere ay\u0131rmak gibi. Bu s\u00fcre\u00e7, nesne tespiti, segmentasyon, s\u0131n\u0131fland\u0131rma gibi bilgisayar g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fc g\u00f6revleri i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir. CVAT, bu t\u00fcr g\u00f6revler i\u00e7in zengin bir \u00f6zellik seti sunar ve farkl\u0131 annotasyon tiplerini (kutu, poligon, nokta, k\u00fcp vb.) destekler. Geli\u015ftiricilerin s\u0131kl\u0131kla tercih etti\u011fi Fedora i\u015fletim sistemi, g\u00fcncel paketleri, g\u00fc\u00e7l\u00fc g\u00fcvenlik \u00f6zellikleri ve Linux ekosistemiyle uyumu sayesinde CVAT gibi konteynerize edilmi\u015f uygulamalar i\u00e7in ideal bir ortam sunar. Bu rehber boyunca, sadece kurulum ad\u0131mlar\u0131n\u0131 de\u011fil, ayn\u0131 zamanda CVAT’\u0131n temel kavramlar\u0131n\u0131 ve Fedora’n\u0131n bu s\u00fcre\u00e7teki avantajlar\u0131n\u0131 da derinlemesine ele alaca\u011f\u0131z. B\u00f6ylece, hem yeni ba\u015flayanlar hem de deneyimli kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in eksiksiz bir kaynak olmay\u0131 hedefliyoruz.<\/p>\n
Bilgisayar g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fc alan\u0131nda faaliyet g\u00f6steren veya yapay zeka modelleri geli\u015ftiren herkesin yak\u0131ndan tan\u0131d\u0131\u011f\u0131 bir ara\u00e7 olan CVAT, Intel taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen ve daha sonra a\u00e7\u0131k kaynak olarak yay\u0131nlanan, web tabanl\u0131 bir veri annotasyon arac\u0131d\u0131r. Resimler, videolar ve hatta 3D veriler \u00fczerinde nesne tespiti, semantik segmentasyon, anahtar nokta tespiti gibi \u00e7e\u015fitli bilgisayar g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fc g\u00f6revleri i\u00e7in etiketleme yapmaya olanak tan\u0131r. CVAT’\u0131n en b\u00fcy\u00fck avantajlar\u0131ndan biri, hem manuel etiketleme s\u00fcre\u00e7lerini optimize etmesi hem de otomatik etiketleme (auto-annotation) yetenekleriyle veri etiketleme h\u0131z\u0131n\u0131 ve verimlili\u011fini art\u0131rmas\u0131d\u0131r. \u00c7e\u015fitli etiketleme tiplerini desteklemesi ve kullan\u0131c\u0131 dostu aray\u00fcz\u00fc sayesinde, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli projelerde dahi ekiplerin verimli bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131na olanak tan\u0131r. Geni\u015fletilebilir mimarisi sayesinde farkl\u0131 model entegrasyonlar\u0131na da a\u00e7\u0131kt\u0131r, bu da onu pek \u00e7ok proje i\u00e7in vazge\u00e7ilmez bir ara\u00e7 haline getirir. CVAT, veri bilimciler, makine \u00f6\u011frenmesi m\u00fchendisleri ve yapay zeka ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7 seti sunar ve model e\u011fitimi i\u00e7in gerekli olan y\u00fcksek kaliteli verinin elde edilmesinde kritik bir rol oynar. \u00d6zellikle karma\u015f\u0131k senaryolarda, \u00f6rne\u011fin otonom ara\u00e7lar\u0131n \u00e7evreyi alg\u0131lamas\u0131 veya medikal g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerdeki anormalliklerin tespiti gibi alanlarda, CVAT’\u0131n sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 hassas etiketleme yetenekleri paha bi\u00e7ilemezdir.<\/p>\n
CVAT, kullan\u0131c\u0131lar\u0131na geni\u015f bir yelpazede etiketleme ve y\u00f6netim yetenekleri sunar. Bu yetenekler aras\u0131nda en dikkat \u00e7ekenleri:<\/p>\n
Bu i\u015flevler, CVAT’\u0131 veri etiketleme ekosisteminde merkezi bir konuma yerle\u015ftirir ve yapay zeka projelerinin veri haz\u0131rl\u0131k a\u015famas\u0131nda kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek i\u00e7in kapsaml\u0131 bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunar.<\/p>\n
Fedora, Red Hat taraf\u0131ndan desteklenen ve topluluk taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen, yenilik\u00e7i ve g\u00fcncel bir Linux da\u011f\u0131t\u0131m\u0131d\u0131r. Geli\u015ftiriciler ve teknoloji merakl\u0131lar\u0131 aras\u0131nda olduk\u00e7a pop\u00fclerdir. Fedora’y\u0131 CVAT kurulumu i\u00e7in ideal k\u0131lan birka\u00e7 \u00f6nemli neden bulunmaktad\u0131r:<\/p>\n
Bu \u00f6zellikler g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, Fedora hem geli\u015ftirme hem de \u00fcretim ortamlar\u0131 i\u00e7in g\u00fcvenilir ve g\u00fc\u00e7l\u00fc bir temel olu\u015fturarak CVAT gibi kritik uygulamalar\u0131n verimli bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
CVAT kurulumuna ba\u015flamadan \u00f6nce sisteminizin belirli gereksinimleri kar\u015f\u0131lad\u0131\u011f\u0131ndan ve gerekli yaz\u0131l\u0131mlar\u0131n kurulu oldu\u011fundan emin olmal\u0131s\u0131n\u0131z. Bu ad\u0131m, ilerleyen s\u00fcre\u00e7lerde kar\u015f\u0131la\u015fabilece\u011finiz olas\u0131 sorunlar\u0131n \u00f6n\u00fcne ge\u00e7mek i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. Fedora sisteminizi CVAT’\u0131 bar\u0131nd\u0131rmak i\u00e7in do\u011fru bir \u015fekilde haz\u0131rlamak, sorunsuz bir kurulum deneyiminin anahtar\u0131d\u0131r. \u00d6zellikle Docker gibi konteyner teknolojileriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, sistem kaynaklar\u0131n\u0131n yeterli olmas\u0131 ve gerekli izinlerin ayarlanm\u0131\u015f olmas\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Bu b\u00f6l\u00fcm, hem donan\u0131m hem de yaz\u0131l\u0131m a\u00e7\u0131s\u0131ndan ihtiya\u00e7 duyaca\u011f\u0131n\u0131z temel yap\u0131land\u0131rmalar\u0131 detayland\u0131racakt\u0131r.<\/p>\n
CVAT, bir web uygulamas\u0131 olup Docker konteynerleri i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in, sistem kaynaklar\u0131 uygulama performans\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiler. \u0130\u015fte \u00f6nerilen minimum ve ideal sistem gereksinimleri:<\/p>\n
Bu gereksinimler, temel bir CVAT kurulumu i\u00e7in yeterli olacakt\u0131r. Ancak, e\u011fer GPU h\u0131zland\u0131rmas\u0131ndan faydalanmak istiyorsan\u0131z (\u00f6rne\u011fin otomatik etiketleme modelleri i\u00e7in), uyumlu bir NVIDIA GPU’ya ve ilgili s\u00fcr\u00fcc\u00fclerine de ihtiyac\u0131n\u0131z olacakt\u0131r. Bu, \u00f6zellikle derin \u00f6\u011frenme modellerinin kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 otomatik annotasyon senaryolar\u0131nda etiketleme h\u0131z\u0131n\u0131 ve do\u011frulu\u011funu \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rabilir.<\/p>\n
Herhangi bir yaz\u0131l\u0131m kurulumuna ba\u015flamadan \u00f6nce sisteminizi g\u00fcncel tutmak iyi bir uygulamad\u0131r. Bu, potansiyel g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131klar\u0131n\u0131 kapat\u0131r ve en son paket s\u00fcr\u00fcmlerine eri\u015fmenizi sa\u011flar. Ard\u0131ndan, CVAT’\u0131n temelini olu\u015fturan Docker ve Docker Compose’u kuraca\u011f\u0131z.<\/p>\n
\nsudo dnf update -y\nsudo dnf upgrade -y\n <\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Sistem g\u00fcncellendikten sonra, Docker motorunu kurmaya ge\u00e7ebiliriz. Fedora'da Docker'\u0131 resmi depolardan veya Docker'\u0131n kendi deposundan kurabilirsiniz. Genellikle Docker'\u0131n kendi deposunu kullanmak daha g\u00fcncel s\u00fcr\u00fcmlere eri\u015fim sa\u011flar.<\/p>\n
\n# Docker deposunu ekleyin\nsudo dnf -y install dnf-plugins-core\nsudo dnf config-manager --add-repo https:\/\/download.docker.com\/linux\/fedora\/docker-ce.repo\n\n# Docker CE (Community Edition) ve ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 kurun\nsudo dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y\n\n# Docker servisini ba\u015flat\u0131n ve sistem ba\u015flang\u0131c\u0131nda otomatik ba\u015flamas\u0131n\u0131 sa\u011flay\u0131n\nsudo systemctl start docker\nsudo systemctl enable docker\n\n# Mevcut kullan\u0131c\u0131n\u0131z\u0131 docker grubuna ekleyerek sudo kullanmadan docker komutlar\u0131n\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rma yetkisi verin\nsudo usermod -aG docker $USER\n\n# De\u011fi\u015fikliklerin etkili olmas\u0131 i\u00e7in oturumu kapat\u0131p tekrar a\u00e7\u0131n veya a\u015fa\u011f\u0131daki komutu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131n\n# newgrp docker\n <\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Docker kurulumunu tamamlad\u0131ktan sonra, bir di\u011fer \u00f6nemli bile\u015fen olan Docker Compose'u kurmam\u0131z gerekiyor. Docker Compose, birden fazla Docker konteynerini tan\u0131mlayan ve \u00e7al\u0131\u015ft\u0131ran bir ara\u00e7t\u0131r. CVAT, \u00e7e\u015fitli servislerini (veritaban\u0131, arka u\u00e7, \u00f6n u\u00e7 vb.) Docker Compose arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla y\u00f6netir.<\/p>\n
Fedora'da Docker Compose'u kurman\u0131n iki yayg\u0131n yolu vard\u0131r: dnf paketi olarak veya pip ile Python paket y\u00f6neticisi arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla.<\/p>\n
\n# Y\u00f6ntem 1: DNF ile (\u00d6nerilen, Docker Compose Plugin olarak gelir)\nsudo dnf install docker-compose-plugin -y\n\n# Kontrol edin\ndocker compose version\n\n# Y\u00f6ntem 2: Pip ile (E\u011fer DNF paketi mevcut de\u011filse veya belirli bir s\u00fcr\u00fcm isteniyorsa)\n# Python pip'in y\u00fckl\u00fc oldu\u011fundan emin olun\nsudo dnf install python3-pip -y\n\n# Docker Compose'u pip ile kurun\nsudo pip3 install docker-compose\n\n# Kontrol edin\ndocker-compose --version\n <\/pre>\n<\/code><\/p>\n
\n Uzman \u0130pucu: usermod -aG docker $USER<\/code> komutunu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rd\u0131ktan sonra, Docker komutlar\u0131n\u0131 sudo<\/code> olmadan kullanabilmek i\u00e7in ge\u00e7erli terminal oturumunuzu kapat\u0131p yeniden a\u00e7man\u0131z veya newgrp docker<\/code> komutunu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131z gerekebilir. Bu, yeni grup \u00fcyeli\u011finizin etkinle\u015fmesini sa\u011flar.\n <\/div>\nBu ad\u0131mlarla birlikte, Fedora sisteminiz CVAT kurulumuna tamamen haz\u0131r hale gelmi\u015f olacakt\u0131r. T\u00fcm ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar ve temel ara\u00e7lar yerli yerine oturduktan sonra, art\u0131k CVAT'\u0131 do\u011frudan sisteminize kurmaya ba\u015flayabiliriz.<\/p>\n
CVAT'\u0131 Fedora \u00dczerine Ad\u0131m Ad\u0131m Kurulumu: Uygulamal\u0131 Rehber<\/h2>\n
Fedora sistemimizi gerekli t\u00fcm \u00f6n ko\u015fullarla donatt\u0131ktan sonra, \u015fimdi CVAT'\u0131n kendisini kurmaya ge\u00e7ebiliriz. Bu b\u00f6l\u00fcm, CVAT'\u0131n kaynak kodunu GitHub'dan \u00e7ekmekten, Docker Compose ile servislerini ba\u015flatmaya ve ilk kullan\u0131c\u0131y\u0131 olu\u015fturmaya kadar olan t\u00fcm ad\u0131mlar\u0131 detayl\u0131 bir \u015fekilde a\u00e7\u0131klayacakt\u0131r. Her ad\u0131m, olas\u0131 hatalar\u0131 en aza indirmek i\u00e7in dikkatlice tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Bu sayede, yapay zeka projeleriniz i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir veri etiketleme platformuna sahip olacaks\u0131n\u0131z.<\/p>\n
CVAT Kaynak Kodunu \u0130ndirme ve Yap\u0131land\u0131rma Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/h3>\n
CVAT, a\u00e7\u0131k kaynak bir proje oldu\u011fu i\u00e7in kaynak kodlar\u0131na GitHub \u00fczerinden eri\u015filebiliriz. \u0130lk ad\u0131m olarak, bu depoyu yerel sistemimize klonlayaca\u011f\u0131z.<\/p>\n
\n# Git'in y\u00fckl\u00fc oldu\u011fundan emin olun\nsudo dnf install git -y\n\n# CVAT deposunu klonlay\u0131n\ngit clone https:\/\/github.com\/opencv\/cvat\n\n# CVAT dizinine ge\u00e7i\u015f yap\u0131n\ncd cvat\n <\/pre>\n<\/code><\/p>\n
CVAT dizinine girdikten sonra, kurulum i\u00e7in gerekli yap\u0131land\u0131rma dosyalar\u0131n\u0131 inceleyece\u011fiz. CVAT, Docker Compose ile \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in, ana yap\u0131land\u0131rma dosyas\u0131 docker-compose.yml<\/code>'dir. Bu dosya, CVAT'\u0131n farkl\u0131 servislerini (PostgreSQL veritaban\u0131, Redis, Nginx, CVAT sunucusu vb.) ve bunlar\u0131n nas\u0131l bir araya getirilece\u011fini tan\u0131mlar. Genellikle bu dosyada bir de\u011fi\u015fiklik yapman\u0131za gerek kalmaz, ancak baz\u0131 ileri d\u00fczey yap\u0131land\u0131rmalar (\u00f6rne\u011fin, farkl\u0131 portlar kullanmak veya ekstra servisler eklemek) i\u00e7in bu dosyay\u0131 d\u00fczenleyebilirsiniz.<\/p>\nCVAT'\u0131n varsay\u0131lan yap\u0131land\u0131rma ayarlar\u0131 genellikle docker-compose.yml<\/code> i\u00e7inde veya .env<\/code> dosyas\u0131nda bulunur. E\u011fer \u00f6zel bir yap\u0131land\u0131rma yapmak isterseniz, .env<\/code> dosyas\u0131n\u0131 d\u00fczenleyebilirsiniz. Bu dosya, ortam de\u011fi\u015fkenlerini tan\u0131mlamak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. \u00d6rne\u011fin, veritaban\u0131 \u015fifreleri veya uygulaman\u0131n \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 port gibi ayarlar burada yer alabilir. Varsay\u0131lan olarak, CVAT genellikle 8080 portunu kullan\u0131r.<\/p>\n\n# .env.example dosyas\u0131n\u0131 kopyalayarak .env dosyas\u0131n\u0131 olu\u015fturun\n# Bu ad\u0131m genellikle gerekli de\u011fildir, docker-compose.yml i\u00e7inde varsay\u0131lanlar mevcuttur.\n# Ancak bazen manuel olarak olu\u015fturmak gerekebilir.\n# cp .env.example .env \n <\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Bu noktada, CVAT'\u0131n kaynak kodunu ba\u015far\u0131yla indirmi\u015f ve temel dizin yap\u0131s\u0131n\u0131 anlam\u0131\u015f olmal\u0131s\u0131n\u0131z. \u015eimdi s\u0131ra, bu servisleri Docker Compose arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla hayata ge\u00e7irmeye geldi.<\/p>\n
Docker Compose ile CVAT Servislerini Ba\u015flatma Nas\u0131l Ger\u00e7ekle\u015fir?<\/h3>\n
Art\u0131k her \u015fey haz\u0131r oldu\u011funa g\u00f6re, CVAT'\u0131n t\u00fcm servislerini Docker Compose ile ba\u015flatabiliriz. Bu i\u015flem, Docker imajlar\u0131n\u0131 indirip olu\u015fturacak ve t\u00fcm konteynerleri ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131k s\u0131ras\u0131na g\u00f6re \u00e7al\u0131\u015ft\u0131racakt\u0131r. \u0130lk \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rma biraz zaman alabilir, \u00e7\u00fcnk\u00fc Docker'\u0131n gerekli t\u00fcm imajlar\u0131 indirip olu\u015fturmas\u0131 gerekecektir.<\/p>\n
\n# T\u00fcm CVAT servislerini arka planda (detached mode) ba\u015flat\u0131n ve imajlar\u0131 ba\u015ftan olu\u015fturun\ndocker compose up -d --build\n <\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Bu komutun a\u00e7\u0131klamas\u0131:<\/p>\n
\ndocker compose<\/code>: Docker Compose komutunu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131r. E\u011fer docker-compose<\/code> kuruluysa, docker-compose<\/code> kullan\u0131n.<\/li>\nup<\/code>: Konteynerleri olu\u015fturur ve ba\u015flat\u0131r.<\/li>\n-d<\/code>: Konteynerleri arka planda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131r, terminali serbest b\u0131rak\u0131r.<\/li>\n--build<\/code>: Konteyner imajlar\u0131n\u0131 her zaman yeniden olu\u015fturur. Bu, \u00f6zellikle ilk kurulumda veya CVAT kaynak kodunda bir g\u00fcncelleme yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131zda \u00f6nemlidir.<\/li>\n<\/ul>\nKonteynerler ba\u015flat\u0131l\u0131rken, terminalinizde \u00e7e\u015fitli loglar g\u00f6receksiniz. Her \u015fey yolundaysa, birka\u00e7 dakika sonra t\u00fcm servisler \u00e7al\u0131\u015f\u0131r durumda olacakt\u0131r. Konteynerlerin durumunu kontrol etmek i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki komutu kullanabilirsiniz:<\/p>\n
\ndocker ps\n <\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Bu komut, \u00e7al\u0131\u015fan t\u00fcm Docker konteynerlerini listeler ve CVAT'a ait servislerin (cvat<\/code>, cvat_db<\/code>, cvat_redis<\/code>, cvat_ui<\/code>, cvat_proxy<\/code>) Up<\/code> durumda oldu\u011funu g\u00f6rmelisiniz.<\/p>\n\n Uzman \u0130pucu: E\u011fer docker compose up -d --build<\/code> komutu bir hata verirse, genellikle a\u011f veya port \u00e7ak\u0131\u015fmas\u0131 sorunlar\u0131 olabilir. Firewall ayarlar\u0131n\u0131z\u0131 kontrol edin veya docker compose logs<\/code> komutunu kullanarak hata detaylar\u0131n\u0131 inceleyin.\n <\/div>\nCVAT servisleri \u00e7al\u0131\u015fmaya ba\u015flad\u0131ktan sonra, uygulamaya eri\u015fim i\u00e7in bir s\u00fcper kullan\u0131c\u0131 (y\u00f6netici) hesab\u0131 olu\u015fturman\u0131z gerekir. Bu hesap, CVAT aray\u00fcz\u00fcne giri\u015f yapmak ve ilk projelerinizi olu\u015fturmak i\u00e7in kullan\u0131lacakt\u0131r.<\/p>\n
\n# CVAT konteynerine ba\u011flanarak s\u00fcper kullan\u0131c\u0131 olu\u015fturma komutunu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131n\ndocker exec -it cvat bash -ic 'python3 ~\/manage.py createsuperuser'\n <\/pre>\n<\/code><\/p>\n
Bu komutu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, kullan\u0131c\u0131 ad\u0131, e-posta adresi (iste\u011fe ba\u011fl\u0131) ve \u015fifre gibi bilgileri girmeniz istenecektir. G\u00fcvenli bir \u015fifre belirledi\u011finizden emin olun.<\/p>\n
Kurulum Sonras\u0131 Kontroller ve \u0130lk Giri\u015f Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/h3>\n
S\u00fcper kullan\u0131c\u0131 hesab\u0131n\u0131 olu\u015fturduktan sonra, art\u0131k CVAT web aray\u00fcz\u00fcne eri\u015fmeye haz\u0131rs\u0131n\u0131z. Web taray\u0131c\u0131n\u0131z\u0131 a\u00e7\u0131n ve genellikle http:\/\/localhost:8080<\/code> adresine gidin. E\u011fer farkl\u0131 bir port kulland\u0131ysan\u0131z, o portu belirtmelisiniz.<\/p>\nGiri\u015f ekran\u0131nda, az \u00f6nce olu\u015fturdu\u011funuz s\u00fcper kullan\u0131c\u0131 hesab\u0131n\u0131n kullan\u0131c\u0131 ad\u0131 ve \u015fifresini kullanarak oturum a\u00e7\u0131n. Ba\u015far\u0131l\u0131 bir \u015fekilde giri\u015f yapt\u0131ktan sonra, CVAT'\u0131n ana kontrol paneline y\u00f6nlendirileceksiniz. Burada \u015funlar\u0131 yapabilirsiniz:<\/p>\n
\n- Yeni Projeler Olu\u015fturma:<\/b> Etiketleme yapmak istedi\u011finiz veri setleri i\u00e7in yeni projeler olu\u015fturun.<\/li>\n
- G\u00f6revler Ekleme:<\/b> Her projenin alt\u0131na, etiketlenecek g\u00f6r\u00fcnt\u00fc veya videolar\u0131 i\u00e7eren g\u00f6revler ekleyin.<\/li>\n
- Veri Y\u00fckleme:<\/b> Etiketlenecek g\u00f6r\u00fcnt\u00fc veya video dosyalar\u0131n\u0131 sisteme y\u00fckleyin. CVAT, \u00e7e\u015fitli kaynaklardan (yerel disk, sunucu yollar\u0131, bulut depolama) veri y\u00fcklemeyi destekler.<\/li>\n
- Kullan\u0131c\u0131 ve Rol Y\u00f6netimi:<\/b> E\u011fer bir ekip ile \u00e7al\u0131\u015f\u0131yorsan\u0131z, di\u011fer kullan\u0131c\u0131lar\u0131 davet edebilir ve onlara farkl\u0131 roller atayabilirsiniz (annotator, supervisor vb.).<\/li>\n<\/ul>\n
Tebrikler! CVAT'\u0131 Fedora sisteminiz \u00fczerine ba\u015far\u0131yla kurmu\u015f ve yap\u0131land\u0131rm\u0131\u015f oldunuz. Art\u0131k yapay zeka projeleriniz i\u00e7in y\u00fcksek kaliteli veri setleri olu\u015fturmaya haz\u0131rs\u0131n\u0131z. Bu a\u015famadan sonra, CVAT'\u0131n zengin \u00f6zelliklerini ke\u015ffetmeye ba\u015flayabilir ve etiketleme s\u00fcre\u00e7lerinizi optimize edebilirsiniz.<\/p>\n
\u0130leri D\u00fczey \u0130pu\u00e7lar\u0131 ve Optimizasyonlar: CVAT Deneyiminizi Nas\u0131l Geli\u015ftirebilirsiniz?<\/h2>\n
CVAT'\u0131n temel kurulumunu tamamlad\u0131ktan sonra, performans\u0131 art\u0131rmak, g\u00fcvenli\u011fi sa\u011flamak ve kullan\u0131c\u0131 deneyimini iyile\u015ftirmek i\u00e7in yapabilece\u011finiz bir\u00e7ok ileri d\u00fczey optimizasyon ve yap\u0131land\u0131rma bulunmaktad\u0131r. Bu b\u00f6l\u00fcm, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli projelerde veya hassas veri setleriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken CVAT'tan maksimum verim alman\u0131z\u0131 sa\u011flayacak \u00f6nemli ipu\u00e7lar\u0131n\u0131 i\u00e7ermektedir. Donan\u0131m h\u0131zland\u0131rma entegrasyonlar\u0131ndan g\u00fcvenlik \u00f6nlemlerine ve hatta mobil uyumlu eri\u015fim stratejilerine kadar geni\u015f bir yelpazeyi kapsayacakt\u0131r. Bu sayede, sadece CVAT'\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmakla kalmayacak, ayn\u0131 zamanda onu projenizin \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re optimize edebileceksiniz.<\/p>\n
Performans \u0130\u00e7in Donan\u0131m H\u0131zland\u0131rma ve Entegrasyonlar<\/h3>\n
\u00d6zellikle b\u00fcy\u00fck veri setleri \u00fczerinde veya otomatik etiketleme modelleri kullan\u0131rken, CVAT performans\u0131n\u0131 art\u0131rmak i\u00e7in donan\u0131m h\u0131zland\u0131rmadan faydalanmak kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n