Object Detection - Custom

Bu fonksiyon bloğu, sizin sağladığınız özel model dosyalarıyla görüntülerde nesneleri tespit eder. Bir dedektör (weights, config ve class list) yüklemenize, hangi sınıfları tespit etmek istediğinizi seçmenize ve tespit duyarlılığını basit bir kaydırıcıyla kontrol etmenize olanak verir. Blok, üst üste yazılmış bir görüntü (annotated image) ve daha fazla işleme için yapılandırılmış tespit verileri çıkarır.

📥 Girdiler

Image Any Tespit için analiz edilecek görüntü.

📤 Çıktılar

Image Any Tespit kutuları ve etiketleriyle işaretlenmiş görüntü.

Object Count Tespit edilen nesne sayısı.

Object Locations Tespit edilen nesnelerin merkez pozisyonlarının listesi (birden fazla çıktı mümkündür).

Object Sizes (w, h) Her tespit için genişlik ve yükseklik değerleri (liste halinde).

Object Class Her tespit için sınıf adı (liste halinde).

Rectangles Her tespit için sınırlayıcı dikdörtgen koordinatları (liste halinde).

🕹️ Kontroller

Open Weight File Model ağırlık dosyasını seçmek için buton.

Open Config File Model yapılandırma dosyasını seçmek için buton.

Open Class File Sınıf isimlerini içeren metin dosyasını seçmek için buton.

Class Names Mevcut sınıfların listelendiği ve her birini etkinleştirebileceğiniz / devre dışı bırakabileceğiniz tablo.

Confidence Threshold % Tespit güven eşiğini ayarlamak için kaydırıcı (yüksek = daha sıkı).

⚙️ Çalışma mekanizması

• Bloğun çalışması için üç kaynağa ihtiyaç vardır: bir weight dosyası, bir config dosyası ve bir class list dosyası. Bu dosyaları ilgili üç butondan yükleyin.

• Dosyalar yüklendikten sonra dedektör başlatılır ve dosyalar değişene kadar hazır durumda kalır.

• Girişe bir görüntü verildiğinde blok, görüntü üzerinde dedektörü çalıştırır ve çıktı olarak:

  • kutular/etiketler ile işaretlenmiş görüntüyü,

  • tespit sayısını ve pozisyonları,

  • her tespit için boyutları, sınıfları ve dikdörtgen koordinatlarını verir.

• Weight veya config dosyalarını değiştirirseniz dedektör yeniden yüklenir; böylece sonraki çalıştırmalarda yeni model kullanılır.

✨ Özellikler

• Kendi modelinizi yükleme desteği (weights, config ve class list).

• Hangi sınıfların tespit edileceğini kolay bir kontrol listesiyle seçme.

• Anında etkili, ayarlanabilir confidence threshold.

• Hem görsel sonuç (işaretlenmiş görüntü) hem de yapılandırılmış veri (sayım, pozisyon, boyut, dikdörtgen) çıktısı.

• Birden fazla tespit desteklenir; sonuçlar liste biçiminde sonraki bloklara aktarılabilir.

📝 Kullanım talimatları

1. Open Weight File butonuna tıklayın ve model ağırlık dosyasını seçin.

2. Open Config File butonuna tıklayın ve model yapılandırma dosyasını seçin.

3. Open Class File butonuna tıklayın ve sınıf isimleri dosyasını seçin. Sınıf listesi otomatik dolacaktır.

4. Class Names tablosunda yalnızca tespit etmek istediğiniz sınıfları etkinleştirin.

5. Duyarlılık ve yanlış pozitif dengesi için Confidence Threshold % kaydırıcısını ayarlayın.

6. Görüntüyü Image Any girişine verin ve senaryoyu çalıştırarak işaretlenmiş görüntü ve tespit verilerini alın.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

• Sonuçları etkileşimli önizlemek için Image Any çıkışını Show Image bloğuna bağlayın.

• Giriş görüntüleri çok büyükse ve tespit yavaşsa, bu bloğun öncesine Image Resizer ekleyerek çözünürlüğü düşürüp hız kazanabilirsiniz.

• Analizi belirli bir alana sınırlamak için yukarı akışa Image ROI veya Image ROI Select ekleyin; dedektör yalnızca ilgi alanlarına odaklanır.

• Tespitleri kareler arasında takip etmek için bu bloğun tespit çıktılarından Object_Detection_Tracker bloğuna bağlayın.

• Dahili açıklamaların ötesinde özel çizimler veya bindirmeler gerekiyorsa, bu bloğun sağladığı dikdörtgenler ve sayıları kullanarak Draw Detections bloğunu kullanın.

• İlginç tespitleri daha sonra incelemek için Image Logger veya Image Write / Record Video ile kareleri kaydedin.

• Daha ağır modeller çalıştırırken performansı ve GPU kullanımını izlemek için GPU Statistics kullanın.

(not: yanlış pozitifleri azaltmak ve sonrası işleme hızını artırmak için yalnızca gerekli sınıfları etkinleştirin ve confidence threshold değerini yükseltin)

🛠️ Sorun Giderme

• Eksik model dosyaları: Üç dosyanın (weight, config, class list) seçildiğinden emin olun. Bu dosyalar olmadan blok çalışmaz.

• Hiç tespit yok: Confidence Threshold % değerini düşürmeyi veya sınıf tablosunda daha fazla sınıfı etkinleştirmeyi deneyin. Ayrıca sınıf isimleri dosyasının modele uyduğunu doğrulayın.

• Çok fazla yanlış tespit: Gürültüyü azaltmak için Confidence Threshold % değerini artırın ve yalnızca ilgili sınıfları etkinleştirin.

• Yavaş performans: Image Resizer ile giriş görüntü boyutunu küçültün veya daha küçük modeller kullanın; GPU varsa devreye almayı düşünün ve GPU Statistics ile izleyin.

• Yanlış sınıf isimleri veya uyumsuz dosyalar: Sınıf dosyasının yüklü modele uygun olduğundan emin olun (sınıf sırası ve isimleri model eğitimiyle eşleşmelidir).

🔗 Önerilen blok kombinasyonları

• Show Image — İşaretlenmiş çıktıyı önizlemek için.

• Image Resizer — Büyük görüntülerde tespit hızını artırmak için.

• Image ROI / Image ROI Select — Tespiti belirli alanlara odaklamak için.

• Object_Detection_Tracker — Tespit edilen nesneleri zaman içinde takip etmek için.

• Draw Detections — Tespit dikdörtgenleri ve sayıları ile özel görselleştirme için.

• Image Logger / Image Write / Record Video — Denetim veya daha sonra analiz için işaretlenmiş sonuçları kaydetmek üzere.