Vallaha telefonda çok fazla opencv kullandım. Tensorflow da kullandım. Genelde c++ ile yazdım ama ffi kullanarak Python kodunu mobilde çalıştırabilirsin. Fakat burada Python dilinin opencv kullanımında bir takım kütüphanelere ihtiyaç duyuyor. Orayı nasıl çzersin bilmiyorum. Python dili ile genelde daha büyük işler yapılıyor endin dediği gibi. Client dan datayı alıyorsun modellerin hep backend de duruyor orda işleyip sonucu son kullanıcıya gnderiyorsun. Ama burda işi ne kadar çok client da yaparsan o kadar fazla verim alırsın. Yani grüntüyü client de işlersin sonra verileri text haline getirip sonucu backend de alırsın. Misal face recognition yapacaksın. Matris client da elde et matrisi backend e gnder orda işle. Direkt grüntüyü backende upload edip bir de matrisi backend de bulma. Bu işi client de yapabilir. Performans olarak da ciddi fark olur. Amelelik client de baba iş backend gibi düşün. Mobil tarafta hep c++ kullandım ben bugüne kadar. C++ kullanılarak yazılan hazır kütüphaneler var Java veya Swift için. Ama rnek vs bulmak zor. C++ da daha kolay kaynak fazla. Edit :mobil olduğum için ekler mekler birbirine girmiş. Düzeltmeye üşendim :D KB. MhmdAlmz tarafından 08/Mar/22 23:59 tarihinde düzenlenmiştir Andolsun kuşluk vaktine ve dindiği zaman o geceye ki, Rabbin sana veda etmedi ve darılmadı! Ve kesinlikle senin için sonu nünden daha hayırlıdır. ileride Rabbin sana verecek de hoşnut olacaksın! O, seni bir yetim iken barındırmadı mı? Seni, yol bilmez iken yola koymadı mı? Seni bir yoksul iken zengin etmedi mi? yle ise, sakın yetime kahretme ! El açıp isteyeni de azarlama! Fakat Rabbinin nimetini anlat da anlat!

Hocalar yl derin ğrenme dersi alıyorum, aklıma takılan bi soru var; diyelim ki ben hidden layerları falan bi güzel ayarladım, %99 doğruluk ile ğrettim ve python ile grüntü işliyorum. Bunu python ile yazarak test ettim. Bu yaptığım çalışmayı nasıl bir yere implemente edeceğim? Yani telefon uygulamaları var object detection diye. Bunlar direkt olarak benim işlemcimi kullanıp detect ediyorlar. Bunları yaparken yazdığım kod sonucu, yazılımın ğrendiğini bir yere çıktı alarak mı bunu implemente ediyorum? Bu benim aklıma yatmadı, bunun hakkında bilgisi olan bir hocamız bir aydınlatabilir mi? İnternete baktım da pek bir sonuç bulamadım. Ben neyi kullanarak gerçek hayatta bir şeylerin sonucunu alacağım? Bunu telefona değil de raspberry e gmmek veya bir işlemciye gmmek mümkün mü? Yani kullanım esnasında yine güçlü gpu lar gerektiriyor mu? ride or die..

eğer ki prediction yapacağın veri kvkk ya da herhangi bir gizlilik szleşmesini ihlal etmiyorsa; tavsiyem cloud üzerinde bir yerlere deploy etmen olur hocam. predictionların ne kadar kaynak tüketeceği senin modeli nasıl train ettiğin ile doğrudan alakalı. mesela sen elindeki grüntüyü renk kanallarına blüp, 3-4 kanal şeklinde modeli eğittiysen bu kez predictionda da gelen grüntüyü o kadar kanala blmen gerekecek ve bunu telefonda yapacaksın. bununla birlikte tabi yine prediction anında eğitilmiş modelin eğer daha nceden ram'de açılmadıysa, ram'e açılacak ve bu doğrudan ram'den yiyecek. gpu olursa onun ram'ini kullanırsın, dahili ram şişmemiş olur. basitçe şyle bir demo hazırlanabilir.trainingler bittikten sonra modelini bir yere kaydet. yine python ile bir tane API hazırla. istersen frontend'ini de yapabilirsin bylece uygulama dışında web üzerinden de hizmet veren bir servisin olur. sonrasında ister gallery olsun, ister anlık çekilmiş fotoğraf olsun bunu yazdığın API'ye ynlendir ve yanıtlarını da telefona dndür. burada yapacağın iş spesifik olarak ne ise ona gre hareket etmekte fayda var. rneğin object localization ile uğraşıyorsan, API sadece koordinatları dndürsün sen telefonda bunları inputun üzerine giydir. durduk yere işaretlenmiş fotoğrafı geri yollayıp megabyte mertebesinde trafik yaratmak yerine byte mertebesinde işi çzmüş ol. zetle bu biraz senin ihtiyaçlarına gre şekillenecek hocam. # birikimini nyargı ve yalanlara hizmet etmek için kullanan kültürlü bir insan olmaktansa maymundan gelmeyi tercih ederim.

Elde edeceğin şey temelde bir denklem. Kaç giriş parametresi var ise o kadar değişkene sahip bir fonksiyon. Ama denklemi çıkarmak yle kolay iş değil. O denklemi çıkardıktan sonra istediğin platforma tanımlarsın. Layer ayarlayarak %99 ğrenme sağlasan bile, yaptığın ğrenmenin gerçekte ğrenmemi yoksa ezber mi olduğunu iyi analiz etmen gerekir. Bunun için çeşitli teknikler var sana tavsiyem bu işlerin yabancı kaynaklı akademik kitaplarını okuyarak temelden ğrenmek.

; un yazdigi dogru inference trainden cok daha hizli yani train ederken kullandigin guclu gpu lara gerek yok ama yine de realtime isler yapcaksan iyi bi gpu lazim. raspi ya da mobil icin mobilenetv3 guzel modeldir goruntu islemede. senin soruna gelince deploying deep learning models desen bir suru sonuc cikar, bence onnx olarak export alip hedef makina da onnxruntime yukleyip calistirmak tercih edilen yontem. Copyright 2012

piyasadakilerin bir kismi remote server'a pushluyor datayi, bu da aklinda bulunsun. 0x0480 takilin madem

Sağolun hocalar kafamda bayağı canlandı. Teşekkürler bilgiler için ride or die..

derin ğrenme, yapay zeka, artifişıl intelıcınt hakkında sıfır sıfır sıfır bilgiye sahip olarak bir soru sormak istiyorum ğrettiğin zaman o ğrenme verisini bir kenara koyup sonraki grüntüyü onunla karşılaştırmıyor musun? YZ'ye birşeyler ğrettin. YZ, bunları bir kağıda yazıp kenara koyuyor, sonraki grdüğü şeyi o kağıtla karşılaştırıp "haa tamam buymuş" demiyor mu? O kağıdı saklasan, telefondur, raspberry'dir nerde çalıştıracaksan hayvancığın yanına "bak bu senin notların. yeni resim grdüğünde buradan bakıp karar ver" desen olmaz mı? Bana sanki o kağıdı hazırlarken yüksek GPU, TPU ihtiyacı var da karşılaştırırken o kadar da güce ihtiyaç yok gibi geliyor. Karşılaştırmadaki hızı da senin algoritmanı optimize etmenden geçiyordur diye tahmin ediyorum. Dediğim gibi bilgim sıfır^sıfır kere sıfır eşittir sıfır seviyesinden yukarda değil. bir sıfır eksik yazmışım. sıfır. If my calculations are correct, when this baby hits eighty-eight miles per hour... you"re gonna see some serious shit.