Görüntü işleme için YOLOv8 vs SAM vs Detectron2?

SAM 2 (Meta): segmentation için state-of-the-art. Promptable (point/box/text) ve video segmentation native. Real-time edge için ağır ama Cloud'da çok güçlü.

Anchor-free modeller (FCOS, CenterNet) bazı use case'lerde YOLO'dan daha iyi sonuç verebiliyor.

Florence-2 (Microsoft) — VLM detection, küçük model ama caption + detection + grounding multitask.

Senaryo bazlı: Real-time edge (gümrük, üretim hattı) → YOLO. Promptable segmentation (annotation tool, AR app) → SAM. Research / paper repro → Detectron2.

Detectron2 (Meta): instance segmentation + object detection. Mask R-CNN reference impl. Research-friendly ama production deployment YOLO'dan daha karmaşık.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Türkiye'de manufactura projeleri için NVIDIA DeepStream + YOLO kombinasyonu yaygın.

Roboflow platform: dataset annotation + training + deployment end-to-end. Türkiye'de pre-trained model marketplace'i de var.

Synthetic data generation (Unity Perception, NVIDIA Replicator) sample-efficient training için kritik.

Çağrı merkezi otomasyonunda küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Yeni başlayanlar için documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Ekibe yeni katılan biri olarak her güncellemede regression test çalıştırın.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Acaba yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Kaggle yarışmalarında veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

GitHub'da güzel bir repo buldum: compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Acaba yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Hemen denemek isteyenler için self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Bence bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

Hugging Face documentation'ında cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Acaba cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Banka tarafında yaptığımız PoC'de OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Yeni başlayanlar için DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur.

Çağrı merkezi otomasyonunda iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Benim deneyimime göre documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Bence veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Hızlı bir Google araması yaparsanız FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Sağlık verisi ile çalışırken team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

Hugging Face documentation'ında veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

İleri seviye kullanım için evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

E-ticaret tarafında DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Maliyet açısından düşünüldüğünde şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

Banka tarafında yaptığımız PoC'de Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor.

E-ticaret tarafında her güncellemede regression test çalıştırın.