WEBVTT - generated by wenglor-media

1
00:00:02.560 --> 00:00:04.400
Başlamak için önce

2
00:00:04.400 --> 00:00:06.720
weHub'ı bir AI Lab hesabına bağlamamız
gerekiyor.

3
00:00:09.400 --> 00:00:10.200
Bunu yapmak için

4
00:00:10.200 --> 00:00:12.800
weHub ayarlarını açın ve

5
00:00:12.800 --> 00:00:14.800
AI Lab kimlik bilgilerinizi girin.

6
00:00:22.480 --> 00:00:23.520
Bu işlem tamamlandığında,

7
00:00:23.520 --> 00:00:27.360
cihazın AI Lab durumu “Not Connected”
den

8
00:00:27.360 --> 00:00:29.360
“Not Registered” e değişir.

9
00:00:34.360 --> 00:00:35.560
Cihazı eylemler sekmesi altındaki

10
00:00:35.560 --> 00:00:38.360
AI Lab hesabımıza bağlayarak,

11
00:00:38.400 --> 00:00:41.280
AI Lab durumu “Registered” olarak güncellenir.

12
00:00:41.280 --> 00:00:42.000
Bununla birlikte,

13
00:00:42.000 --> 00:00:45.240
AI Loop bağlantısı başarıyla kurulur

14
00:00:45.240 --> 00:00:47.280
ve bir sonraki adıma geçebiliriz:

15
00:00:47.280 --> 00:00:49.720
AI Lab'da bir veri kümesi oluşturmak.

16
00:00:51.200 --> 00:00:51.880
Bunu yapmak için,

17
00:00:51.880 --> 00:00:54.000
AI Lab açılış sayfasına gidin

18
00:00:54.000 --> 00:00:56.040
ve “CREATE DATASET” düğmesini tıklayın.

19
00:00:56.160 --> 00:00:58.480
İlk olarak, veri kümesine bir ad vermemiz
gerekiyor,

20
00:00:58.480 --> 00:01:00.000
bu yüzden bir ad giriyoruz.

21
00:01:00.000 --> 00:01:01.000
Ardından,

22
00:01:01.000 --> 00:01:04.000
istediğimiz kadar sınıf ekleyebiliriz, ancak
en az iki sınıf gereklidir.

23
00:01:11.000 --> 00:01:14.000
Bu işlem tamamlandıktan sonra, veri kümesine

24
00:01:14.000 --> 00:01:16.000
girip veri kümesi kimliğini kopyalayabiliriz.

25
00:01:19.000 --> 00:01:20.000
Bir sonraki adımda,

26
00:01:20.000 --> 00:01:23.000
wenglor uniVision 3'te

27
00:01:23.000 --> 00:01:24.000
Module Image AI'yı kuruyoruz.

28
00:01:24.000 --> 00:01:26.000
Öncelikle, kamera ayarlarını açın

29
00:01:26.000 --> 00:01:29.000
ve tetikleme modunun “On”

30
00:01:29.000 --> 00:01:31.000
ve tetikleme kaynağının “Software” olarak
ayarlandığından emin olun.

31
00:01:32.000 --> 00:01:34.000
Ardından, araç kutusundan

32
00:01:34.000 --> 00:01:36.000
Module Image AI'yı proje ağacına ekleyin.

33
00:01:37.000 --> 00:01:38.000
Giriş görüntüsünü bağlayın ve

34
00:01:38.000 --> 00:01:40.000
AI Lab'da az önce oluşturduğumuz veri

35
00:01:40.000 --> 00:01:42.000
kümesinden veri kümesi kimliğini girin.

36
00:01:43.000 --> 00:01:46.000
“Upload to weHub” onay kutusunu seçtiğinizde,

37
00:01:46.000 --> 00:01:48.000
eklemek istediğiniz görüntü sayısını

38
00:01:48.000 --> 00:01:51.000
ve bu görüntülere etiket eklemek isteyip

39
00:01:51.000 --> 00:01:54.000
istemediğinizi gibi diğer ayarları da tanımlayabilirsiniz.

40
00:01:54.000 --> 00:01:56.000
Etiketler, makine üzerinde iyi görüntüleri
kötü

41
00:01:56.000 --> 00:01:58.000
görüntülerden ayırt etmemize yardımcı
olur.

42
00:01:59.000 --> 00:02:01.000
Bu nedenle, önce 50 iyi görüntüyü yükler

43
00:02:01.000 --> 00:02:03.000
ve bunlara “OK” etiketini atarız.

44
00:02:03.000 --> 00:02:05.000
Her şey yapılandırıldıktan sonra,

45
00:02:05.000 --> 00:02:08.000
kamera ayarlarına geri dönün ve “Acquisition
Control” altında

46
00:02:09.000 --> 00:02:11.000
tetikleme modunu tekrar “Off” olarak ayarlayın,

47
00:02:11.000 --> 00:02:14.000
böylece sonraki 50 görüntü,

48
00:02:14.000 --> 00:02:18.000
ayarladığımız yakalama kare hızında AI
Lab'a otomatik olarak yüklenecektir.

49
00:02:20.000 --> 00:02:22.000
AI Lab'a geri döndüğümüzde,

50
00:02:22.000 --> 00:02:27.000
görüntülerimizin otomatik olarak yüklendiğini
görebiliriz.

51
00:02:30.000 --> 00:02:32.000
İlk 50 iyi görüntümüzü yükledikten sonra,

52
00:02:32.000 --> 00:02:36.000
uniVision 3'teki Module Image AI,

53
00:02:36.000 --> 00:02:38.000
daha fazla yükleme yapmadan önce sayacı

54
00:02:38.000 --> 00:02:40.000
sıfırlamamız gerektiğini bildirir.

55
00:02:41.000 --> 00:02:42.000
Bunu yapmadan önce,

56
00:02:42.000 --> 00:02:45.000
“NOK” görüntülerini yakalamak için
ayarlarımızı yapar

57
00:02:45.000 --> 00:02:48.000
ve bunu etiket alanına etiket olarak gireriz.

58
00:02:49.000 --> 00:02:51.000
Hazırlıklar tamamlandığında, sayacı sıfırlayabiliriz.

59
00:02:53.000 --> 00:02:55.000
Bundan sonra, sonraki 50 görüntü

60
00:02:55.000 --> 00:02:58.000
otomatik olarak yakalanır ve weHub'a yüklenir.

61
00:02:59.000 --> 00:03:01.000
Her iki sınıftan (OK ve NOK)

62
00:03:01.000 --> 00:03:04.000
tüm görüntüler yüklendikten sonra,

63
00:03:04.000 --> 00:03:06.000
bunları gruplar halinde etiketlemek istiyoruz.

64
00:03:06.000 --> 00:03:09.000
Bunu yapmak için, filtre seçeneklerini kullanarak

65
00:03:09.000 --> 00:03:12.000
uniVision 3'te önceden tanımladığımız
etiketleri seçiyoruz.

66
00:03:12.000 --> 00:03:15.000
İlk olarak, “OK” etiketlerimizi filtreliyoruz.

67
00:03:15.000 --> 00:03:17.000
Görüntüler filtrelendikten sonra,

68
00:03:17.000 --> 00:03:21.000
hepsini seçip “OK” temel gerçek etiketini
atıyoruz.

69
00:03:24.000 --> 00:03:26.000
Ardından, aynı işlemi “NOK”

70
00:03:26.000 --> 00:03:28.000
görüntüler için de tekrarlar ve

71
00:03:28.000 --> 00:03:29.000
onlara karşılık gelen

72
00:03:29.000 --> 00:03:32.000
gerçek etiketini atarız.

73
00:03:39.000 --> 00:03:40.000
Veri kümesindeki tüm görüntüler etiketlendikten
sonra,

74
00:03:40.000 --> 00:03:43.000
modelimizi eğitmeye başlayabiliriz.

75
00:03:43.000 --> 00:03:46.000
Bunu yapmak için, “TRAIN MODEL” düğmesine
tıklayın.

76
00:03:46.000 --> 00:03:48.000
Model yapılandırma sayfasında,

77
00:03:48.000 --> 00:03:50.000
dağıtım için hedef cihazı

78
00:03:50.000 --> 00:03:53.000
(B60 veya MVC) seçebiliriz.

79
00:03:53.000 --> 00:03:56.000
Ayrıca, eğitim için görüntü boyutunu
tanımlayabilir

80
00:03:56.000 --> 00:03:58.000
ve görüntülerin dikdörtgen

81
00:03:58.000 --> 00:04:00.000
mi yoksa kare mi olacağını seçebiliriz.

82
00:04:07.000 --> 00:04:09.000
Yapılandırmadan memnun olduğunuzda,

83
00:04:09.000 --> 00:04:10.000
“TRAIN MODEL” düğmesine tıklayın

84
00:04:11.000 --> 00:04:13.000
ve eğitim süreci başlasın.

85
00:04:15.000 --> 00:04:17.000
Model eğitimi bittiğinde,

86
00:04:17.000 --> 00:04:20.000
model sayfasındaki durum tamamlandığını
gösterecektir.

87
00:04:20.000 --> 00:04:22.000
Ardından, uniVision 3'teki

88
00:04:22.000 --> 00:04:25.000
Module Image AI'ya geri dönün

89
00:04:25.000 --> 00:04:27.000
ve AI modeli iletişim kutusunu açın.

90
00:04:27.000 --> 00:04:30.000
Burada, “Load Primary Model” yi seçin.

91
00:04:30.000 --> 00:04:33.000
Az önce oluşturduğumuz model,

92
00:04:33.000 --> 00:04:35.000
AI Lab'den uniVision 3'e otomatik olarak indirilir.

93
00:04:36.000 --> 00:04:39.000
İletişim penceresinde, modelin kısa bir
önizlemesi

94
00:04:39.000 --> 00:04:41.000
ve bazı ek bilgiler görüntülenir.

95
00:04:44.000 --> 00:04:45.000
Yazılımda,

96
00:04:45.000 --> 00:04:46.000
seçtiğimiz görüntüye bağlı

97
00:04:46.000 --> 00:04:48.000
olarak modelin tahminlerinin nasıl

98
00:04:48.000 --> 00:04:50.000
değiştiğini hemen görebiliriz.

99
00:04:52.000 --> 00:04:53.000
İzlediğiniz için teşekkür ederiz.