#Deep Learning
Makine öğrenmesi
September 5, 2026
Nesne Algılama ve Semantik Bölümleme Temel Bilgileri — Bir Görüntüden "Nerede Ne Var"ı Okuma
Nesne tespiti nesnelerin etrafına kutular çizer; anlamsal bölümlendirme ise her pikseli anlamına göre renklendirir. İkisi arasındaki farktan, örnek ve panoramik bölümlendirmeye, R-CNN'den YOLO, DETR ve DINO'ya ve bunların 3 boyutlu nokta bulutu karşılıklarına kadar, sahne anlama temellerinin sistematik bir incelemesi.
Fundamentals · 14 min okuma Makine öğrenmesi September 4, 2026SegFormer'a Kapsamlı Bir Kılavuz — Konumsal Kodlama Olmayan Bir Transformer'ın Segmentasyon İçin Neden İşe Yaradığı
Bu makale, NVIDIA, Hong Kong Üniversitesi ve NeurIPS 2021'deki işbirlikçileri tarafından tanıtılan SegFormer'ı orijinal makaleye dayanarak ayrıntılı olarak inceliyor. Konumsal kodlama içermeyen hiyerarşik MiT kodlayıcıyı, parametre açısından verimli All-MLP kod çözücüyü, etkin alıcı alanı ve ölçülen mIoU'yu, parametre sayımlarını inceliyor ve B0'dan B5'e kadar denklemlerle hesaplamalar yapıyoruz.
Fundamentals · 8 min okuma Makine öğrenmesi September 4, 2026YOLO11 Detaylı Açıklama — C3k2 ve C2PSA, YOLOv8'den Neleri Değiştirdi?
Resmi dokümanlar ve birincil kaynaklar kullanarak Ultralytics YOLO11'i ayrıntılı olarak inceleyin: C3k2, C2PSA, çapa içermeyen algılama, DFL/CIoU kayıpları ve n/s/m/l/x için ölçülen kıyaslama değerleri.
Fundamentals · 10 min okuma Makine öğrenmesi September 4, 2026Makine Öğrenimine Giriş: Sinir Ağlarının Temelleri
Sinir ağları, doğrusal dönüşümleri ve doğrusal olmayan aktivasyonları üst üste yığar, ardından geri yayılım ve gradyan tabanlı optimizasyon yoluyla kayıpları azaltır.
Fundamentals · 4 min okuma
Teknoloji eğilimleri
July 17, 2026
SLAM'de Teknoloji Trendleri
Filtre tabanlı yöntemlerden grafik optimizasyonuna ve şimdi de öğrenme tabanlı, yapay zekâya özgü yaklaşımlara kadar. SLAM'ın (eş zamanlı kendi kendine konum belirleme ve haritalama) soy ağacını ve mevcut araştırmaların nerede olduğunu izliyoruz.
Trends · 7 min okuma