# Görüntü işleme için YOLOv8 vs SAM vs Detectron2? > Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/goruntu-isleme-icin-yolov8-vs-sam-vs-detectron2-17hgte > Updated: 2026-05-11T18:27:22.891Z > Type: forum-question > Author: Ayşe Kara > Locale: tr > Views: 346 > Answers: 42 > Tags: `computer-vision`, `yolo`, `sam`, `detectron2` > Status: Çözüldü ## Soru Real-time object detection ve segmentation gereken bir proje var. 2025 itibariyle hangi framework production-ready? ## Cevaplar (42) ### ✅ Kabul Edilen Cevap _**Fatma Şahin** · ↑ 16 · 2026-05-11_ YOLOv8 (Ultralytics): real-time detection için altın standart. Edge device'lara deploy edilebilir, ONNX/TensorRT export kolay. v9, v10 ve v11 de mevcut, hızla geliştirilmeye devam ediyor. ### Cevap _**ML Mühendisi** · ↑ 7 · 2026-05-11_ 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. ### Cevap _**Sevgi Köse** · ↑ 4 · 2026-05-11_ Anchor-free modeller (FCOS, CenterNet) bazı use case'lerde YOLO'dan daha iyi sonuç verebiliyor. ### Cevap _**Emre Çelik** · ↑ 7 · 2026-05-11_ Florence-2 (Microsoft) — VLM detection, küçük model ama caption + detection + grounding multitask. ### Cevap _**Derya Akkaya** · ↑ 7 · 2026-05-11_ Senaryo bazlı: Real-time edge (gümrük, üretim hattı) → YOLO. Promptable segmentation (annotation tool, AR app) → SAM. Research / paper repro → Detectron2. ### Cevap _**Yusuf Akıncı** · ↑ 8 · 2026-05-11_ Detectron2 (Meta): instance segmentation + object detection. Mask R-CNN reference impl. Research-friendly ama production deployment YOLO'dan daha karmaşık. ### Cevap _**Ege Bayrak** · ↑ 3 · 2026-05-11_ 10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki fallback mekanizması olmazsa olmaz. ### Cevap _**Bootcamp Öğrencisi** · ↑ 3 · 2026-05-11_ Türkiye'de manufactura projeleri için NVIDIA DeepStream + YOLO kombinasyonu yaygın. ### Cevap _**Tolga Erdem** · ↑ 5 · 2026-05-11_ Roboflow platform: dataset annotation + training + deployment end-to-end. Türkiye'de pre-trained model marketplace'i de var. ### Cevap _**Veri Bilimci** · ↑ 3 · 2026-05-11_ Synthetic data generation (Unity Perception, NVIDIA Replicator) sample-efficient training için kritik. ### Cevap _**Yağmur Polat** · ↑ 3 · 2026-05-11_ Çağrı merkezi otomasyonunda küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin. ### Cevap _**Lale Sungur** · 2026-05-11_ Yeni başlayanlar için documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın. ### Cevap _**Yağmur Polat** · ↑ 3 · 2026-05-11_ Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: ekibe domain expert'i dahil etmek kritik. ### Cevap _**Jale Kurt** · ↑ 1 · 2026-05-12_ Ekibe yeni katılan biri olarak her güncellemede regression test çalıştırın. ### Cevap _**Pınar Akın** · ↑ 2 · 2026-05-12_ Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: ekibe domain expert'i dahil etmek kritik. ### Cevap _**Berk Tunç** · 2026-05-12_ Acaba yanıt kalitesi gözle görülür arttı. ### Cevap _**Elif Çakır** · ↑ 3 · 2026-05-12_ Kaggle yarışmalarında veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı. ### Cevap _**Jale Kurt** · ↑ 1 · 2026-05-13_ GitHub'da güzel bir repo buldum: compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli. ### Cevap _**Serkan Tunçer** · 2026-05-13_ Acaba yanıt kalitesi gözle görülür arttı. ### Cevap _**Burak Taş** · ↑ 3 · 2026-05-14_ Hemen denemek isteyenler için self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor. ### Cevap _**Bootcamp Öğrencisi** · ↑ 2 · 2026-05-14_ Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih. ### Cevap _**Bilge Türk** · ↑ 3 · 2026-05-14_ Bence bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Fatma Şahin** · ↑ 2 · 2026-05-14_ Hugging Face documentation'ında cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı. ### Cevap _**Jale Kurt** · ↑ 1 · 2026-05-14_ Acaba cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı. ### Cevap _**Deniz Aslan** · ↑ 3 · 2026-05-14_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. Llamafile ile portable deployment çok kolay. ### Cevap _**Esra Doğan** · ↑ 2 · 2026-05-15_ Banka tarafında yaptığımız PoC'de OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli. ### Cevap _**Jale Kurt** · 2026-05-15_ Yeni başlayanlar için DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu. ### Cevap _**Senior ML Engineer** · 2026-05-15_ 10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur. ### Cevap _**Hande Demirci** · ↑ 1 · 2026-05-15_ Çağrı merkezi otomasyonunda iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur. ### Cevap _**Anonim Geliştirici** · ↑ 1 · 2026-05-15_ 10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor. ### Cevap _**Derya Akkaya** · ↑ 1 · 2026-05-15_ 10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum. ### Cevap _**Veli Kaplan** · ↑ 1 · 2026-05-16_ Benim deneyimime göre documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın. ### Cevap _**Elif Çakır** · ↑ 1 · 2026-05-16_ Bence veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı. ### Cevap _**Caner Yılmaz** · ↑ 2 · 2026-05-16_ Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Merve Çetin** · ↑ 3 · 2026-05-16_ Hızlı bir Google araması yaparsanız FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih. ### Cevap _**Erdem Akar** · ↑ 1 · 2026-05-16_ Sağlık verisi ile çalışırken team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı. ### Cevap _**Ferhat Mengü** · ↑ 1 · 2026-05-16_ Hugging Face documentation'ında veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı. ### Cevap _**Zeki Çakmak** · ↑ 3 · 2026-05-17_ İleri seviye kullanım için evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Kaan Yılmaz** · ↑ 1 · 2026-05-17_ E-ticaret tarafında DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu. ### Cevap _**Furkan Avcı** · ↑ 3 · 2026-05-17_ Maliyet açısından düşünüldüğünde şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli. ### Cevap _**Selin Öztürk** · ↑ 3 · 2026-05-18_ Banka tarafında yaptığımız PoC'de Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor. ### Cevap _**Ferhat Mengü** · ↑ 3 · 2026-05-18_ E-ticaret tarafında her güncellemede regression test çalıştırın.