Dağ çiçeklerinin derinlemesine ayrıştırılabilir evrişimli yapay sinir ağlarıyla sınıflandırılması
Classification of mountain flowers with depthwise separable convolutional neural networks
- Tez No: 568294
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Dünyada 374.000'in üzerinde damarlı bitki türünün olduğu bilinmektedir. Bu bitki türlerinin yaklaşık 295.000 (%78) adedi ise çiçekli bitkilerden oluşmaktadır. Çiçek türlerinin belirlenmesi ve sınıflandırması botanik araştırmacılar için bile oldukça zor ve zaman alıcı bir işlem olup bilgisayarlı görme alanı için de zor problemdir. Bir görsel nesne tanıma problemi olan çiçek tanıma problemi, üzerinde çeşitli araştırma ve yayınların olduğu bir alandır. Bu çalışmada Doğu Anadolu Bölgesi'nde yetişen 14 bitki türünün mobil ortamda sınıflandırılabilmesi için Derin Öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Derinlemesine Ayrıştırılabilir Yapay Sinir Ağları ile eğitilen model ile mobil uygulama geliştirilmiştir. Artan veri boyutunun sınıflandırma üzerindeki etkisi incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
It is known that there are over 374.000 vein plant species in the world. About 295,000 (78%) of these plant species are flowering plants. Identification and classification of flower species is a very difficult and time-consuming process, even for botanical researchers, and is a difficult problem for computer vision field. The flower recognition problem, which is a visual object recognition problem, is an area of research and publications on it. In this study, Artificial Neural Networks were used to classify 14 plant species grown in the Eastern Anatolia Region with Deep Learning algorithms. The mobile application has been developed with the model that is trained with Depthwise Separble Convolutional Neural Networks. The effect of increasing data size on classification was examined.
Benzer Tezler
- hepatik fibrozisin difüzyon ağırlıklı manyetik rezonans görüntüleme ile değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
AYŞE AHSEN BAKAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık BakanlığıRadyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ERCAN İNCİ
- Türk kültüründe renk kavramı ve renklerin maddi kültür unsurlarına yansıması
Colour conception in Turkish culture and the reflection of colours'materialistic culture elements
ŞÜKRÜ ÖZTÜRK
- Cinsel tacize ilişkin tutumları yordayan faktörler: Çelişik duygulu cinsiyetçilik, kontrol odağı ve empati
Predictors of attitudes toward sexual harassment: Ambivalent sexism, locus of control and empathy
HÜLYA AYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
PsikolojiHaliç ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PERVİN SEVDA BIKMAZ
- Ekstrakorporeal şok dalga litotiripsi öncesi ve sonrası böbreklerin difüzyon MRG ve renal doppler ultrasonografi ile değerlendirilmesi
Assessment of effects of extracorporeal shock wave li̇thotri̇psy on ki̇dneys wi̇th color doppler ultrasonography and di̇ffusi̇on wei̇ghted MRİ
MERVE ÖZEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Radyoloji ve Nükleer TıpBaşkent ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF KARADELİ
- Deneysel testis torsiyonunda difüzyon ağırlıklı manyetik rezonans görüntülemenin yeri
Role of diffusion weighted magnetic resonance imaging in evaluation of experimental testicular torsion
FURKAN UFUK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Radyoloji ve Nükleer TıpPamukkale ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DUYGU HEREK