Problem ve veri
Algılanacak sınıflar, nesne boyutu, sahne çeşitliliği ve iş kararı belirlenir. Görüntüler uygun kullanım izniyle toplanır ve tutarlı etiket kurallarıyla hazırlanır. Eğitim, doğrulama ve test grupları ayrılır; aynı sahnenin benzer kareleri farklı gruplara sızmamalıdır.
Geliştirme ve entegrasyon
YOLO tabanlı uygulamada model ailesi, yazılım kütüphanesi ve kullanım lisansı proje için değerlendirilir. Eğitim ve optimizasyonun ardından kamera akışı, çıkarım, eşik değerleri ve uygulama arayüzü bağlanır. Bir modelin adı tek başına donanım uyumluluğu veya ticari lisans hakkı anlamına gelmez.
Değerlendirme ve uygulama
Precision, recall, sınıf bazlı hatalar ve uygulama gecikmesi birlikte incelenir. Model başarımı bağımsız test verisinde doğrulanır; masaüstü denemesi gerçek saha performansı gibi sunulmaz. Edge cihaza aktarım sonrasında görüntü ön işleme ve sonuçların tutarlılığı yeniden kontrol edilir.