Çizik, tampon, ön cam, far, lastik, ayna, ağır kaza, orta mesafe, gece, kar, dolu ve sağlam araç. Fotoğraflar Wikimedia Commons’tan (açık lisans) ve eğitim/test setlerinde yok. Her senaryoda modelin gerçek çıktısını, neden öyle karar verdiğini ve çıkardığımız dersi gösteriyoruz. Başarısız olduğu durumları gizlemedik.Scratch, bumper, windscreen, headlight, tyre, mirror, severe crash, mid distance, night, snow, hail and an undamaged car. Photos are from Wikimedia Commons (open licences) and are not in the training or test sets. For each scenario we show the model’s real output, why it decided that way and the lesson we took. We did not hide the failures.
🔊 Türkçe sesli anlatım, ekranda Türkçe + İngilizce altyazı. Tüm kareler gerçek model çıktılarıdır.🔊 Turkish narration with Turkish + English captions on screen. Every frame is a real model output.
Adım 1–6 telefonda veya tarayıcıda çalışır (YOLO11m hasar modeli + YOLO11n parça modeli, ONNX). Adım 7 yalnızca gerektiğinde buluta gider.Steps 1–6 run on the phone or in the browser (YOLO11m damage model + YOLO11n parts model, ONNX). Step 7 goes to the cloud only when needed.
Her senaryo kartında bu akışın sayıları var: 8400 → 0,01 üstü aday → eşik üstü → sonuç. Çubuklar her hasar türünün en yüksek puanını, siyah çizgi eşiği gösterir. Çubuk eşiğe ulaşmıyorsa model o türü “görmemiştir”.Each scenario card shows the numbers of this flow: 8400 → candidates above 0.01 → above threshold → results. The bars show the highest score per damage type; the black line is the threshold. If a bar does not reach the line, the model did not “see” that type.
Kutular kaydedilmiş model çıktısıdır (17.10.2026). “▶ Canlı test” aynı fotoğrafı modelle tarayıcınızda yeniden çalıştırır (ilk seferde ~30 MB indirilir). Bulut sonuçları Çekicin API v1.2.2 (Llama 4 Scout) ile aynı gün alındı. Canlı puanlar kayıtlı puanlardan biraz farklı olabilir (sayfadaki fotoğraf 1024 px’e küçültüldü ve tarayıcı farklı yeniden boyutlandırır).Boxes are the recorded model output (17 Oct 2026). “▶ Live test” re-runs the model on the same photo in your browser (~30 MB download the first time). Cloud results were taken the same day with Çekicin API v1.2.2 (Llama 4 Scout). Live scores can differ slightly from the recorded ones (the page photo is resized to 1024 px and the browser resizes differently).
7 yakın çekimin 5’inde cihaz modeli yeterli (biri parça modeliyle düzeltildi). Hızlı, ücretsiz ve fotoğraf telefondan çıkmıyor.On 5 of 7 close-ups the device model was enough (one corrected by the parts model). Fast, free, and the photo never leaves the phone.
Ağaca çarpma, direğe çarpma, gece ve kar sahnelerinin hepsini cihaz modeli kaçırdı: araç fotoğrafın küçük bir kısmı. Uygulama 1 genel + her hasar için 1 yakın fotoğraf istemeli; geniş fotoğrafta sonuç boşsa buluta sorulmalı.The device model missed the tree, pole, night and snow scenes: the car is a small part of the photo. The app should ask for 1 overview + 1 close-up per damage; if a wide shot returns nothing, ask the cloud.
Bulut modeli iki ağır kazada (s07, s08) “sürülebilir” dedi ve s10’da fotoğrafta görünmeyen bir gerekçe (“hava yastığı”) kullandı. Karar 3 soruyla verilmeli: Araç çalışıyor mu? Tekerlekler dönüyor mu, lastikler sağlam mı? Sızıntı, duman veya açılmış hava yastığı var mı?The cloud model called two severe crashes (s07, s08) “drivable” and used a reason not visible in the photo (“airbag”) in s10. Decide with 3 questions: Does the car start? Do the wheels turn / are the tyres OK? Any leak, smoke or deployed airbag?
Sağlam Fiat Egea’da yansımalar 0,26–0,31 puanla hasar sanıldı. 0,40’ın altındaki ve tek modelin bulduğu tespitler “olası, kontrol edin” diye gösterilmeli.On the undamaged Fiat Egea, reflections were taken for damage at 0.26–0.31. Detections below 0.40 found by only one model should be shown as “possible, please check”.
Uzak sahneler için fotoğrafı 4 örtüşen parçaya bölüp her birini taradık. Bazı hasarlar bulundu ama sağlam Egea’da “cam kırığı 0,92” gibi güçlü yanlış alarmlar çıktı. Bu yüzden siteye eklemedik.For distant scenes we split the photo into 4 overlapping tiles and scanned each. Some damage appeared, but the undamaged Egea got strong false alarms such as “glass shatter 0.92”. So we did not ship it.
12 fotoğraf bir benchmark değildir; nitel bir incelemedir. Asıl ölçüm 1000 fotoğraflık testtir (F1 0,588, hasarlı fotoğrafların %86’sı yakalandı, sağlam araçlarda %20,5 yanlış alarm).12 photos are not a benchmark; this is a qualitative review. The real measurement is the 1000-photo test (F1 0.588, 86% of damaged photos flagged, 20.5% false alarms on undamaged cars).
Değişiklik: fotoğraflar küçültüldü; kutular tarayıcıda üstüne çizilir (videoda kareye işlendi). CC BY-SA fotoğraflardan türetilen kareler aynı lisansla paylaşılır.Changes: photos were resized; boxes are drawn on top in the browser (burned into the video frames). Frames derived from CC BY-SA photos are shared under the same licence.
| # | DosyaFile | YazarAuthor | LisansLicence |
|---|---|---|---|
| s01 | KeyedPaintOnCar.JPG | Athol Mullen | CC BY-SA 4.0 |
| s02 | Close view of a damaged car front in an outdoor setting during daylight hours near a road in a city area with visible wear and tear.jpg | Shixart1985 | CC BY 2.0 |
| s03 | A cracked windshield.jpg | B.H. Dhiaeddine | CC BY-SA 4.0 |
| s04 | Damaged car parked on gravel with broken front end and dirty headlight.jpg | Shixart1985 | CC BY 2.0 |
| s05 | Flat tire on the right side of the car.jpg | Zm05gamer | CC BY-SA 4.0 |
| s06 | Broken car side mirror with wires and parts exposed in a garage.jpg | Shixart1985 | CC BY 2.0 |
| s07 | Crashed Citroën C3 (2).jpg | Tommi Nummelin | CC BY-SA 3.0 |
| s08 | Toyota car accident Japan.jpg | Snake Head 1995 | CC BY-SA 3.0 |
| s09 | Car crash at night.jpg | Thegreatmutata | CC BY 4.0 |
| s10 | Wrecked car at Tuntorp, Brastad 1.jpg | W.carter | CC0 |
| s11 | Hail damage car.jpg | Simiprof | CC0 |
| s12 | Fiat Egea in Pendik Istanbul.jpg | Carl9311 | CC BY 4.0 |