Computer Vision ile Ölçeklenebilir Görüntü İşleme

OpenCV, ONNX ve GPU pipeline optimizasyonu

Bilgisayarlı görü projeleri deneysel PoC aşamasında kalmamalı. Bu rehber, OpenCV ve ONNX ile üretim ortamına taşınabilir pipeline örnekleri sunar. Bu yol haritası Applied ML mühendisi profiline yönelik hazırlanmış olup OpenCV, ONNX Runtime, TensorRT araçlarıyla uygulanabilir.

Modeli Optimum Formata Dönüştürmek

ONNX dönüşümü olmadan farklı donanımlarda tutarlı performans elde etmek zordur. Operatör uyumluluğu baştan test edilmelidir.

• Export sırasında opset sürümünü sabitlemek
• Dynamic axes tanımlamak
• TensorRT kalibrasyon verisini arşivlemek

Pipeline Paralelleştirmesi

CPU ön işleme ile GPU modeli ayrıldığında throughput artar. Frame batching gecikmeyi azaltır.

• Zero-copy paylaşım için shared memory kullanmak
• Batch boyutunu dinamik ayarlamak
• Preprocessing adımlarını vectorize etmek

Gözlemlenebilirlik

Inference hataları gizli kalmamalı. Frame istatistikleri ve model skor dağılımı izlenmelidir.

• Prometheus exporter ile fps ölçmek
• False positive örneklerini otomatik kaydetmek
• GPU kullanımını panelde göstermek

Başarı Metrikleri

• Latency: 42ms — Batching ve TensorRT sonrası elde edildi.
• Cost per frame: -%35 — Zero-copy mimarisi GPU kullanımını rahatlattı.
• Model drift alarmı: <1 gün — Skor dağılımı izlenince drift erken yakalandı.

Kod Örneği — ONNX Runtime ile inference

session = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')
inputs = {session.get_inputs()[0].name: frame}
outputs = session.run(None, inputs)

Uygulama Kontrol Listesi

• ONNX export sürecini otomatik test et.
• Preprocessing’i CPU üzerinde paralelleştir.
• GPU batching değerlerini üretim trafiğine göre ayarla.
• Inference metriklerini Prometheus’a gönder.
• False positive örneklerini eğitim kuyruğuna ekle.

Anahtar odaklar: computer vision, opencv, onnx.