Derinlik Tahmini

Derinlik tahmini, bilgisayarlı görmede temel bir görev olup, bir görüntüdeki nesnelerin kameraya olan uzaklığını tahmin etmeye odaklanır. Bu işlem, her piksel için derinlik değerini tahmin ederek iki boyutlu (2D) görüntü verilerini üç boyutlu (3D) uzamsal bilgiye dönüştürmeyi içerir. Bu dönüşüm, bir sahnenin geometrisini yorumlamak ve anlamak için kritik öneme sahiptir. Derinlik tahmini, otonom araçlar, artırılmış gerçeklik (AR), robotik ve 3D modelleme gibi çeşitli teknolojik uygulamalar için temel bir yapı taşıdır.

Bilgisayarlı görmede derinlik tahmininin önemi, özellikle yapay zeka modelleri ve hesaplama gücündeki gelişmelerle birlikte büyük ölçüde artmıştır. Son çalışmalar ve uygulamalarda vurgulandığı gibi, özel donanım olmaksızın monoküler görüntülerden (tek görüntü ile derinlik tahmini) derinlik çıkartabilmek özellikle çığır açıcıdır. Bu tür gelişmeler, nesne tanıma ve sahne yeniden yapılandırmadan etkileşimli artırılmış gerçeklik deneyimlerine kadar birçok uygulamanın önünü açmıştır.

Derinlik Tahmini Türleri

1. Monoküler Derinlik Tahmini
   Bu teknik, tek bir görüntü kullanarak derinlik tahmini yapar ve derinlik bilgisini dokular, gölgeler ve perspektif gibi görsel ipuçlarını analiz ederek çıkaran derin öğrenme modellerinden yararlanır. Zorluk, ek uzamsal veri olmadan derinlik çıkarmaktır çünkü tek bir görüntü kendi başına derinlik bilgisi içermez. TikTok’un “Depth Anything” modeli gibi önemli gelişmeler, büyük veri kümeleri kullanarak monoküler derinlik tahmininin doğruluğu ve uygulanabilirliğini artırmıştır.

2. Stereo Derinlik Tahmini
   Bu yöntem, insanın iki gözle görme yetisini taklit ederek, biraz farklı açılardan çekilmiş iki veya daha fazla görüntü kullanır. Bu görüntüler arasındaki farklılıkları analiz eden algoritmalar, farkı (disparity) hesaplar ve derinliği çıkarır. Bu yaklaşım, özellikle hassas derinlik algısının kritik olduğu otonom araç navigasyonunda yaygın olarak kullanılır.

3. Çoklu Görüş Stereosu
   Stereo görüşün ötesine geçerek, çoklu görüş stereosu farklı açılardan çekilmiş birden fazla görüntüyü kullanarak 3D modelleri yeniden oluşturur ve daha ayrıntılı derinlik bilgisi sunar. Bu yöntem, sanal gerçeklik ve 3D modelleme uygulamaları için yüksek kaliteli 3D yeniden yapılandırmalar oluşturmada özellikle faydalıdır.

4. Metrik Derinlik Tahmini
   Bu yaklaşım, sahnedeki kamera ile nesneler arasındaki fiziksel mesafeyi hassas bir şekilde hesaplamayı içerir ve genellikle metre veya feet gibi birimlerle raporlanır. Bu yöntem, kesin ölçümlerin gerekli olduğu robotik navigasyon ve endüstriyel otomasyon gibi uygulamalar için vazgeçilmezdir.

5. Göreli Derinlik Tahmini
   Bu teknik, sahnedeki nesneler arasındaki göreli mesafeyi belirler; yani nesnelerin mutlak mesafelerinden ziyade birbirlerine göre olan uzaklıklarını çıkarır. Bu, sahnenin anlaşılması ve artırılmış gerçeklikte nesne yerleşimi gibi kesin ölçümden ziyade nesnelerin uzamsal düzeninin önemli olduğu uygulamalarda kullanışlıdır.

Teknolojiler ve Yöntemler

• LiDAR ve Time-of-Flight Sensörleri
  Bu aktif sensörler, ışık darbeleri gönderip ışığın geri dönüş süresini hesaplayarak derinlik ölçer. Yüksek doğruluk sağlarlar ve gerçek zamanlı navigasyon ile engel algılamada otonom araçlar ve robotikte yaygın olarak kullanılırlar.

• Yapılandırılmış Işık Sensörleri
  Bu sensörler, sahneye bilinen bir desen yansıtır ve desenin bozulmasını gözlemleyerek derinlik çıkarılır. Yapılandırılmış ışık, hassasiyeti ve güvenilirliği sayesinde yüz tanıma sistemlerinde ve 3D taramada yaygın olarak kullanılır.

• Evriltilmiş Sinir Ağları (CNN’ler)
  CNN’ler, monoküler derinlik tahmininde yaygın olarak kullanılır; büyük veri kümeleriyle eğitilerek görsel desenlerle derinlik bilgisini ilişkilendirmeyi öğrenirler. CNN’ler, günlük görüntülerden özel ekipman olmadan derinlik çıkarmayı mümkün kılarak derinlik tahmininde önemli ilerlemeler sağlamıştır.

Kullanım Alanları ve Uygulamalar

• Otonom Araçlar
  Derinlik tahmini, navigasyon ve engel tespitinde kritik rol oynar; araçların çevrelerini algılayıp güvenli sürüş kararları almasını sağlar.

• Artırılmış Gerçeklik (AR) ve Sanal Gerçeklik (VR)
  Doğru derinlik haritaları, dijital nesnelerin fiziksel dünyayla gerçekçi şekilde etkileşime girmesini sağlayarak AR/VR uygulamalarında gerçekçilik ve etkileşimi artırır, sürükleyici deneyimler yaratır.

• Robotik
  Robotlar, ortamlarında gezinmek, nesneleri manipüle etmek ve görevleri hassasiyetle yerine getirmek için derinlik bilgisini kullanır. Derinlik tahmini, robotik görme sistemlerinde alma-bırakma (pick-and-place) gibi işlemler ve otonom keşif için temel oluşturur.

• 3D Yeniden Yapılandırma ve Haritalama
  Derinlik tahmini, çevrelerin ayrıntılı 3D modellerinin oluşturulmasına yardımcı olur. Bu modeller, arkeoloji, mimarlık ve şehir planlaması gibi alanlarda belgeleme ve analiz için kullanılır.

• Fotoğrafçılık ve Sinematografi
  Derinlik bilgisi, alan derinliği ayarı, arka plan bulanıklığı (portre modu) ve 3D görüntü sentezi gibi görsel efektler oluşturmada kullanılır; görsel medyada yaratıcı olanakları genişletir.

Zorluklar ve Kısıtlamalar

• Örtüşmeler (Occlusions)
  Derinlik tahmini, sahnenin bazı bölümlerinin görünmediği (örtülü) durumlarda zorlanabilir ve bu da eksik veya hatalı derinlik haritalarına yol açabilir.

• Dokusuz Bölgeler
  Az dokulu veya kontrastlı alanlar, derinlik bilgisinin çıkarılması açısından zordur; görsel ipuçlarının eksikliği doğru derinlik tahminini güçleştirir.

• Gerçek Zamanlı İşleme
  Doğru derinlik tahmini yapmak, özellikle anlık geri bildirim gerektiren robotik ve otonom sürüş gibi uygulamalarda hesaplama açısından yoğundur.

Veri Kümeleri ve Başarı Kriterleri

• KITTI
  Stereo görüntüler ve derinlik için gerçek değerler sağlayan, derinlik tahmini algoritmalarının değerlendirilmesinde yaygın olarak kullanılan bir benchmark veri kümesidir. Özellikle otonom sürüş araştırmalarında kullanılır.

• NYU Depth V2
  RGB ve derinlik görüntülerinden oluşan iç mekan sahnelerini içeren bu veri kümesi, iç mekan ortamlarında derinlik tahmini modellerinin eğitimi ve değerlendirilmesi için kapsamlı şekilde kullanılır.

• DIODE
  Farklı ortamlarda derinlik tahmini algoritmalarının geliştirilmesi ve test edilmesi için kullanılan, iç ve dış mekanda yoğun derinlik verisi sunan bir veri kümesidir; sağlam model eğitimi için çeşitli sahneler sunar.

Yapay Zeka ve Otomasyon ile Entegrasyon

Yapay zeka ve otomasyon alanında derinlik tahmini önemli bir rol oynar. Yapay zeka modelleri, görsel verilerdeki karmaşık desenleri ve ilişkileri öğrenerek derinlik tahmininin doğruluğunu ve uygulanabilirliğini artırır. Otomasyon sistemleri, endüstriyel robotlar ve akıllı cihazlar gibi, nesne tespiti, manipülasyon ve operasyonel ortamlarında etkileşim için derinlik tahminine güvenir. Yapay zekanın gelişimiyle birlikte, derinlik tahmini teknolojileri giderek daha sofistike hale gelmekte ve farklı alanlarda daha ileri uygulamaların önünü açmaktadır. Derinlik tahmininin yapay zeka ile entegrasyonu, akıllı üretim, otonom sistemler ve zeki ortamlar alanlarında inovasyonun yolunu açmaktadır.

Derinlik Tahminine Genel Bakış

Derinlik tahmini, bir sensör veya kameradan sahnedeki nesnelere olan mesafenin belirlenmesi sürecidir. Bilgisayarlı görme, robotik ve otonom sistemler gibi birçok alanda kritik bir bileşendir. Aşağıda, derinlik tahmininin farklı yönlerini ele alan bazı bilimsel makalelerin özetleri yer almaktadır:

1. Birkaç Fonksiyonel Derinliğe Dayalı Fonksiyonel Konum Tahmin Edicinin Sağlamlığı Üzerine Monte Carlo Simülasyonları

• Yazar: Xudong Zhang
• Özet:
  Bu makale, fonksiyonel veri analizine odaklanarak, örnek konumunun istatistiksel derinlik kullanılarak tahmin edilmesini inceler. Yarım bölge derinliği ve fonksiyonel uzamsal derinlik gibi fonksiyonel veriler için birkaç gelişmiş derinlik yaklaşımını tanıtır. Çalışmada, sağlam bir konum tahmin edicisi olarak derinliğe dayalı kırpılmış ortalama sunulur ve performansı simülasyon testleriyle değerlendirilir. Sonuçlar, fonksiyonel uzamsal derinlik ve değiştirilmiş bant derinliğine dayalı tahmin edicilerin üstün performansını vurgular. Daha fazla oku

2. SPLODE: RGB-D Kamera Hareketinden Derinlik Tahminiyle Yarı-Olasılıklı Nokta ve Çizgi Odometri

• Yazarlar: Pedro F. Proença, Yang Gao
• Özet:
  Bu makale, aktif derinlik kameralarının eksik derinlik haritaları üretmesi nedeniyle RGB-D Odometri’nin performansını etkileyen sınırlamalara odaklanır. Derinlik sensörü ölçümleri ve kamera hareketine dayalı derinlik tahminlerini birlikte kullanan bir görsel odometri yöntemi sunar. Gözlemlerden derinlik üçgenlemesinin belirsizliğini modelleyerek, çerçeve derinlik tahmini doğruluğunu artırır. Yöntem, çeşitli ortamlarda derinlik sensörü sınırlamalarını başarıyla telafi eder. Daha fazla oku

3. Derin Öğrenmeye Dayalı Monoküler Derinlik Tahmini: Bir Genel Bakış

• Yazarlar: Chaoqiang Zhao, Qiyu Sun, Chongzhen Zhang, Yang Tang, Feng Qian
• Özet:
  Bu genel bakış, derin öğrenme kullanılarak tek bir görüntüden derinlik tahmini yapan monoküler derinlik tahmininin gelişimini inceler. Stereo görme gibi geleneksel yöntemler, derin öğrenme yaklaşımlarıyla karşılaştırılır; derin öğrenme yöntemleri daha yoğun derinlik haritaları ve artan doğruluk sağlar. Makalede, derinlik tahminini geliştiren ağ çerçeveleri, kayıp fonksiyonları ve eğitim stratejileri gözden geçirilir. Ayrıca, derin öğrenmeye dayalı derinlik tahmini araştırmalarında kullanılan veri kümeleri ve değerlendirme metrikleri vurgulanır. Daha fazla oku

Bu makaleler, derinlik tahmini tekniklerindeki ilerlemeleri topluca vurgulamakta; sağlam metodolojiler ve derin öğrenmenin doğruluk ve güvenilirliği artırmak için nasıl uygulandığını göstermektedir.