Image Recognition Predict Model

Bu aktivite, belirtilen görsel üzerinde önceden eğitilmiş bir yapay zeka modelini kullanarak sınıflandırma veya tanıma işlemi gerçekleştirir.

Özellikler

• Display Name:Aktivitenin süreç içinde ayırt edilmesi için verilen isimdir. Varsayılan olarak "Image Recognition Predict Model" olarak ayarlanır.

• Description : Aktivitenin işlevini açıklayan isteğe bağlı bir not alanıdır. Sürecin bakımını kolaylaştırmak için kullanılır.

• Delay Before : Aktivite başlamadan önce geçen bekleme süresini (saniye cinsinden) belirtir.

  • Varsayılan Değer: 0 (Bekleme olmadan çalışır).

  • Örnek Kullanım: Aktivitenin çalıştırılmasından önce belirli bir süre beklemek gerekiyorsa, bu süre burada belirtilir. Örneğin, 2 yazılırsa aktivite başlamadan önce 2 saniye bekler.

• Delay After: Aktivite tamamlandıktan sonra geçen bekleme süresini (saniye cinsinden) belirtir.

  • Varsayılan Değer: 0 (Bekleme olmadan bir sonraki aktiviteye geçer).

  • Örnek Kullanım: İşlem tamamlandıktan sonra sistemde gecikmeler yaşanıyorsa ya da sonraki adımın başlaması için bir süre verilmesi gerekiyorsa, bu alanda belirtilir.

• Continue On Error: Aktivite sırasında bir hata oluştuğunda sürecin devam edip etmeyeceğini kontrol eden özelliktir.

  • True: Aktivite hata aldığında bile süreç çalışmaya devam eder.

  • False: Aktivite hata alırsa süreç durur.

  • Varsayılan Değer: False (Varsayılan olarak süreç hata alırsa durur).

  • Örnek Kullanım: Kritik olmayan işlemlerde hata olsa bile sürecin devam etmesi isteniyorsa bu seçenek True olarak ayarlanır. Örneğin, bir dosyanın varlığını kontrol eden bir aktivitede hata alınırsa ve süreç bu hataya rağmen devam etmeliyse bu seçenek aktif edilir.

Inputs

Image

• Veri Tipi: Text

• Açıklama: Tahmin yapılacak görselin dosya yolunu belirtir.

Model Path

• Veri Tipi: Text

• Açıklama: Görüntü tanıma için kullanılacak model dosyasının yolunu belirtir.

• Varsayılan Değer: C:\GenProjects\AI\Models

Outputs

Result

• Veri Tipi: Collection

• Açıklama: Model tarafından tahmin edilen sınıf(lar) veya özellik(ler) listesini içerir.

Kullanım Örnekleri:

• Bir görselde yer alan nesnelerin sınıflandırılması.

• Görselde kanserli hücre tespiti gibi medikal analizlerde modelden çıktı alınması.

• Eğitimli bir modelin test görselleri üzerinde tahmin başarımının değerlendirilmesi.

Not:

• Aktivitenin çalışabilmesi için hem görselin hem de modelin belirtilen yollar üzerinden erişilebilir olması gerekir.

• Çıktı olan Result, birden fazla sınıf veya olasılık değeri içerebilir; işlenmesi gereken formatı modele bağlıdır.

• Kullanılan modelin daha önce eğitilmiş ve doğru formatta kaydedilmiş olması gerekmektedir.