SpandZero
SpandTranslate'in gözü: manga ve webtoon sayfalarında balonu, metni ve SFX'i ayırt eden, veri setinden eğitimine kadar sıfırdan kurduğumuz model.

Sorun
Hazır modeller yetmedi
SpandTranslate önce hazır modellerle çalışıyordu. Hiçbiri SFX'i, yani çizime işlenmiş ses efektlerini ayrı tanımıyordu; birden çok metni tek dev kutuya sarıyor, webtoon'a özgü öğeleri görmüyordu. Bir kısmı da ticari kullanıma kapalıydı.
Doğru yer ve doğru sınıf ölçüsünde hazır yığının notu %38'di. Daha iyisini indirmek mümkün değildi; kurmak gerekiyordu.
Yaklaşım
Nesil nesil
Sayfadaki her yazıyı dört sınıfa ayıran bir etiket anayasası yazdık: balon, balon içi metin, serbest metin ve SFX. İnsan onaylı bir altın set kurduk, sonra modelleri nesil nesil eğittik: her nesil bir öncekinin etiketlediği veriyle, sıfırdan. Hiçbir nesil kendi sınavımızdan geçmeden bir sonrakinin verisine dokunamadı.
Kural basitti: veri seti kusursuz olduğu kanıtlanmadan ücretli eğitim yok.
Nasıl çalışıyor
Veriden canlıya
-
Topla
Webtoon, manga ve manhua sayfaları.
-
Etiketle
Bir önceki model sayfaları ön-etiketler.
-
Yargıla
Şüpheli kutular yargıca, zor kararlar insana gider.
-
Temizle
Filigran, ikiz ve kırpık kutular ayıklanır.
-
Eğit ve sına
Tek gecede eğitilir, kendi sınav setimizde ölçülür.
Teknik özet
- Görev
- Balon, metin ve SFX tespiti
- Sınıf
- 4 (balon, balon içi metin, serbest metin, SFX)
- Veri
- 281.802 etiketli kutu
- Altın set
- 1.088 insan onaylı sayfa
- Eğitim
- Bulut GPU, tek gece
- Çalıştığı yer
- SpandTranslate içinde, canlı
Önemli değişiklik
Üç kırılma
- İkiz kutular. Model aynı yazıya iki farklı sınıf veriyor, çeviri aynı yere iki kez basılıyordu. Kaynağı bir önceki neslin etiketlerinden sızan bir hataydı; ölçüm cetvelimiz sınıfa bakmadığı için görünmüyordu. Cetveli yeniden yazdık: canlıda 1.083 ikiz 7'ye indi.
- Model iyiydi, son adım yiyordu. Tespitten sonraki tek bir süzgeç kuralı doğru kutuları siliyordu. Düzeltince aynı model %66'dan %78'e çıktı; eski model bile 11 puan kazandı.
- Para yakmadan eğitim. Veri seti on temizlik turundan geçti; rastgele seçilen 40 örneğin 40'ı da temiz çıkmadan eğitim başlamadı.
Sonuç
- doğru yer ve doğru sınıf
hazır modellerle %38 - %78
- SFX yakalama
hazır modellerde yoktu - %82
- ikiz kutu, canlıda
- 1.083 → 7
- etiketli kutu
- 281 bin
- insan onaylı sayfa
- 1.088
- model nesli
M0 → M4 - 5
Ne öğrendim
Belirleyici olan mimari değil, etiket standardı. Daha uzun eğitim çözüm olmuyor; çözüm veri. Ve bir modeli ölçtüğün cetveli de ölçmen gerekiyor: sınıfa bakmayan bir cetvel, %85 diye gösterdiği modelin gerçekte %75 olduğunu saklayabiliyor.
Sıradaki dal senin projen
Ne yapmak istediğini birkaç cümleyle yaz. Genelde aynı gün, en geç ertesi gün dönüyorum.
Şu an yeni işlere açığım: proje bazlı serbest işler, uzaktan ya da İstanbul’da yerinde. Bir web platformu, eğitilecek bir model ya da inatçı bir cihaz; hangisiyse yaz ya da ara.