Metadata-Version: 2.2
Name: newton-vision
Version: 1.0.0
Summary: High-Performance Computer Vision & Deep Learning Framework in C++ & CUDA with PyTorch Parity
Keywords: deep-learning,computer-vision,cuda,autograd,cnn,resnet,mobilenet,cpp
Author-Email: newton-vision Core Team <info@newton-vision.org>
Classifier: Development Status :: 5 - Production/Stable
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: Intended Audience :: Science/Research
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.9
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.13
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Image Processing
Project-URL: Homepage, https://github.com/onur/newton-vision
Project-URL: Documentation, https://github.com/onur/newton-vision/tree/master/docs
Project-URL: Repository, https://github.com/onur/newton-vision.git
Requires-Python: >=3.9
Requires-Dist: numpy>=1.20.0
Description-Content-Type: text/markdown

# newton-vision — İlerleme & Devam Noktası

> Bu dosya oturumlarda kaldığımız yerden devam edebilmek için **tek doğruluk kaynağıdır**. Her oturumda güncelle.
> Özet: sıfırdan, sürdürülebilir, pybind11'li bir görüntü/CNN çekirdeği yazıyoruz.

> **⭐ DEVAM NOKTASI:** **v1.0.0 RESMİ SÜRÜM & PYPI DAĞITIM PAKETLERİ TAMAMLANDI!**
> 1. Gerçek MNIST verisi üzerinde LeNet evrişimsel sinir ağı eğitildi (%91.6 Eğitim, %86.6 Test Doğruluğu) ve model `tutorials/lenet_mnist_v1.nv` checkpoint dosyası olarak kaydedildi.
> 2. PyPI ikili tekerlek (`dist/newton_vision-1.0.0-cp313-cp313-win_amd64.whl`) ve kaynak dağıtım paketi (`dist/newton_vision-1.0.0.tar.gz`) derlendi.

Yol: `C:\Users\onur_\Desktop\newton-vision` (Windows 11, git repo, branch `master`)

---

## 🎯 Proje Dizin Yapısı (Open Source Production Release)

```
newton-vision/
├── dist/                    # PyPI Dağıtım Paketleri (.whl & .tar.gz)
├── cpp/                     # C++ & CUDA Katman Çekirdeği (im2col, GEMM, OpenMP, NVCC)
├── docs/                    # Mimari ve Akademik Matematik Dokümantasyonu (docs/autograd_math.md)
├── benchmarks/              # PyTorch vs newton-vision Yan Yana Karşılaştırma Testleri
├── examples/                # Canlı Görsel, Sobel Filtreleme ve Master Showcase Demosu
├── tests/                   # Otomatik Birim ve Parite Testleri (100% PASS)
├── tutorials/               # Uçtan Uca Model Eğitimi & Checkpoint (train_and_eval_lenet.py, lenet_mnist_v1.nv)
└── src/newton_vision/       # Ana Python Paketi (v1.0.0 - optics, fluxion, gravity, principia, models, weights, jit)
```

---

## 📦 1. PyPI Dağıtım Paketleri (`dist/`)

- `dist/newton_vision-1.0.0-cp313-cp313-win_amd64.whl` (Binary Wheel Package)
- `dist/newton_vision-1.0.0.tar.gz` (Source Package)

Paketi yüklemek için:
```bash
pip install dist/newton_vision-1.0.0-cp313-cp313-win_amd64.whl
```

---

## 🧪 2. Model Eğitimi & Değerlendirme Sonuçları (`tutorials/train_and_eval_lenet.py`)

- **Eğitim Verisi:** 60,000 Örnek | **Test Verisi:** 10,000 Örnek
- **Model:** LeNet Classifier (`Conv2d` ➜ `ReLU` ➜ `MaxPool2d` ➜ `Conv2d` ➜ `Linear` 120 ➜ `Linear` 84 ➜ `Linear` 10)
- **Loss:** `CrossEntropyLoss` | **Optimizer:** `Adam`
- **Eğitim Başarımı:** %91.6 Accuracy (Loss: 0.2590)
- **🏆 TEST KÜMESİ DOĞRULUĞU:** **%86.6 Accuracy**
- **Kaydedilen Model Checkpoint:** `tutorials/lenet_mnist_v1.nv`
