Örnekler

Street View Analizleri, Vertex AI Colab Enterprise'ı kullanarak görüntü veri kümelerini analiz etmenize yardımcı olabilir. Aşağıdaki örneklerde çeşitli özellikler gösterilmektedir.

Ortam kurulumu

Bu atölye çalışması, Vertex AI Colab Enterprise'da çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Eğitim not defterlerini ortamınıza aktarmak için aşağıdaki talimatları uygulayın:
  1. Not defterini içe aktarma: Colab Enterprise'da Dosya > Not defterini içe aktar'ı seçin ve "URI ile" seçeneğini belirleyin.
  2. Kopyalama ve Yapıştırma: Aşağıdaki her modül kartında sağlanan İçe Aktarma URI'sini kopyalayıp içe aktarma iletişim kutusuna yapıştırın.
  3. Dosyayı yeniden adlandırın (önerilir): Çakışmaları önlemek için içe aktarılan not defteri dosyasını yeniden adlandırabilirsiniz.Örneğin, dosya adının başına kullanıcı adınızı ekleyebilirsiniz (ör. {USERNAME}_filename.ipynb).

Temel modüller

Bu modüller, Street View Insights'ı kullanmaya başlamak için temel iş akışlarını kapsar.
Görüntü veri kümesi yapısını ve ilişkili meta verileri keşfetmek ve görselleştirmek için giriş not defteri. İçe aktarma URI'si: 
https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/Understand_your_dataset/Understand_your_dataset.ipynb
GitHub'da görüntüle
Elektrik direklerini görsel özelliklerine göre tanımlayıp sınıflandırmak için temel analiz iş akışları. İçe aktarma URI'si: 
https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/Utility_pole_analysis/utility_pole_basic_analysis.ipynb
GitHub'da görüntüle
Görüntülerde bulunan yol işaretlerini (ör. dur, yol ver ve hız sınırı işaretleri) sınıflandırın. İçe aktarma URI'si: 
https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/classify_road_signs/classify_road_signs.ipynb
GitHub'da görüntüle

Gelişmiş modüller

Bu modüller, az görevli öğrenme ve kod yürütme gibi yapay zeka destekli özellikler de dahil olmak üzere daha karmaşık analizleri ve teknikleri kapsar.
Yalnızca birkaç örnek üzerinde bir model eğiterek görüntülerdeki nesneleri algılayın. Bu özellik, nadir veya özel nesneleri tanımlamak için idealdir.

İnceleyin: Few-Shot Examples (Çoklu Görev Örnekleri)

İçe aktarma URI'si: 
https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/Object_detection_with_few_shot_learning/Object_detection_with_few_shot_learning.ipynb
GitHub'da görüntüle
Transformatörler, traversler ve izolatörler gibi çeşitli direk bağlantıları için sınırlayıcı kutu (bbox) algılama.

Bkz: Sınırlayıcı Kutu Algılama

İçe aktarma URI'si: 
https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/bbox_detection_of_attachments/bbox_detection_of_attachments.ipynb
GitHub'da görüntüle
Direklerin eğim açısını görüntülerden hesaplamak için gelişmiş analiz. Bu analiz, direklerin dengesini değerlendirmek için kullanılabilir.

Bkz: Kod Yürütme

İçe aktarma URI'si: 
https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/Lean_angle_detection_of_pole/Utility_pole_lean_angle_detection.ipynb
GitHub'da görüntüle
Nesne algılama ve geometrik analiz kullanarak görüntüdeki elektrik direklerinin yüksekliğini ölçün.

Bkz: Yapılandırılmış istemler

İçe aktarma URI'si: 
https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/Utility_pole_measure_height/Utility_pole_measure_height.ipynb
GitHub'da görüntüle
Sektör standardı bilgisayarla görme metriklerini kullanarak model performansını ve analiz sonuçlarını değerlendirin.

İnceleyin: Değerlendirme modelini yapılandırma

İçe aktarma URI'si: 
https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/eval/eval.ipynb
GitHub'da görüntüle
Bilgisayar görüşü görevlerine uygunluğu sağlamak için bulanıklık ve ışıklandırma gibi faktörlere göre görüntü kalitesini değerlendirin.

Bkz: Kod Yürütme

İçe aktarma URI'si: 
https://github.com/googlemaps-samples/insights-samples/blob/main/street_view_insights/notebooks/Image_quality_analysis/Image_quality_analysis.ipynb
GitHub'da görüntüle