Custom CNN Model

Bu fonksiyon bloğu, giriş görüntülerine dayanarak tahminler yapmak için bir TensorFlow AI modelini yüklemek amacıyla kullanılır. Kullanıcıların iş akışlarına makine öğrenimi modellerini kolayca entegre etmelerine olanak tanır.

📥 Girdiler

Image Any Tahmin için AI modeline beslenen bir görüntü girişi.

📤 Çıktılar

Class Index (Detected) Bu çıktı, modelin tahminine dayanan tespit edilen sınıfın indeksini sağlar.

Class Name (Detected) Bu çıktı, modelin çıktısından tespit edilen sınıfın adını sağlar.

Detection Result (Raw Output) Bu çıktı, modelden gelen ham sonuçları içerir; ileri analiz veya hata ayıklama için faydalıdır.

🕹️ Kontroller

Load Model Kullanıcıların sistemlerinden önceden eğitilmiş bir TensorFlow veya TensorFlow Lite modelini yüklemelerine olanak tanıyan bir düğme.

Classes Text Bu metin alanı, AI modelinin tespit edebileceği sınıfların listesini görüntüler ve modelin hangi konularda eğitildiği hakkında bilgi verir.

🎨 Özellikler

Support for Multiple Model Formats Bu blok, TensorFlow .h5 modelleri ve TensorFlow Lite .tflite modellerini yükleyebilir, bu da model seçiminde esneklik sağlar.

Detection Results Visualization Çıktı, tespit edilen sınıf indeksini ve adını gösterir, sonucu anlamayı kolaylaştırır.

Error Handling Geçersiz yollar veya yapılandırmalar gibi yükleme hataları hakkında bilgi sağlar ve sorun gidermeye yardımcı olur.

📝 Kullanım Talimatları

1. Load Model: AI modelinizi seçmek ve yüklemek için Load Model düğmesine tıklayın. TensorFlow modelini (*.h5) veya TensorFlow Lite modelini (*.tflite) seçebilirsiniz.

2. Input Image: Image Any girişine bir görüntü üreten bloku bağlayın.

3. Run the Block: Yüklenen model ile giriş görüntüsünü işlemek için bloğu çalıştırın. Çıktılar, tahmin edilen sınıf indeksini, sınıf adını ve ham çıktıyı sağlayacaktır.

📊 Değerlendirme

Çalıştırıldığında, bu fonksiyon bloğu yüklenen modeli kullanarak giriş görüntüsünün sınıfını tahmin eder ve tahmin edilen sınıf indeksi, adı ve ham çıktı verilerini içeren sonuçlar döndürür.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Model Uyumluluğu

Yüklediğiniz modelin beklenen giriş formatı ile uyumlu olduğundan emin olun. Belirli giriş boyutları veya türleri üzerinde eğitilmiş modeller, giriş görüntüsü eşleşmiyorsa başarısız olabilir.

Sınıf Adları Görselleştirmesi

Modeli yükledikten sonra, modelin tespit edebileceği sınıfları görmek için Classes Text alanını kontrol edin. Bu bilgi, sonuçları doğru yorumlamak için kritik öneme sahiptir.

Ham Çıktı Analizi

Modelin tahminleri hakkında daha derin bilgi edinmek için ham çıktı verilerini inceleyin. Bu, belirli girişler için model davranışını hata ayıklamakta yardımcı olabilir.

🛠️ Sorun Giderme

Model Yüklenmedi Hatası

Eğer modelin yüklenmediği ile ilgili bir hata alıyorsanız, Load Model düğmesine tıkladığınızdan ve geçerli bir model dosyası seçtiğinizden emin olun.

Geçersiz Sınıf İndeksi

Eğer Class Index (Detected) çıktısı beklenmedik bir değer döndürürse, giriş görüntüsünün modelin gerektirdiği formatı karşıladığından ve modelin bu tür bir girişi tanımak üzere eğitildiğinden emin olun.