Kumaş imgelerinin derin öğrenme ile sınıflandırılması
Classification of fabric images by deep learning
- Tez No: 769853
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP GEDİKLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Her gün insan ve teknoloji etkileşiminden milyonlarca veri üretilmektedir. Bu verilerin işlenmesi ve belirli sonuçlar elde edilmesi bilginin varlığı açısından önemlidir. İnsanlar tarafından yapılan çıkarımlar artık gün geçtikçe başarı oranı artan, hata payı azalan yapay zekâ tabanlı sistemler tarafından yapılmaktadır. Görüntü, ses, dil işleme, biyomedikal gibi birçok alanda elde edilen başarılardan dolayı derin öğrenmenin kullanımı da yaygınlaşmıştır. Bu çalışmada da derin öğrenmenin çok katmanlı sinir ağı yapılarından olan evrişimli sinir ağları (CNN) ile kumaş görüntülerini sınıflandırma amaçlanmıştır. İlk aşamada sınıflandırma yapılacak modeller tasarlanırken başarıya etki eden hiper-parametreler dikkate alınmış, 10 farklı modelde eğitilmiştir. İkinci aşamada ise veriler önceden eğitilmiş yedi modelde transfer öğrenimi (Trasfer Learning) metodu ile iki farklı yaklaşım kullanılarak eğitilmiştir ve tüm sonuçlar karşılaştırılmıştır. Toplamda, veriler 24 farklı modelde eğitime tabi tutulmuştur. Her model kesinlik, duyarlılık, F1 skoru ve doğruluk metriklerine göre değerlendirilmiş sonuçlar paylaşılmıştır. Tasarlanan modellerde en yüksek başarı oranı ve en düşük başarı oranı sırasıyla %96,26, %28,24 olarak elde edilmiştir. Transfer öğrenimi yoluyla yapılan eğitimlerde en yüksek başarı oranı %84,51 ile ince ayar yapılmış VGG-16 modelinde elde edilirken, en düşük başarı %76,53'lük oranla sadece özellik çıkarımı yaklaşımı kullanılan InceptionV3 modelinden elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Millions of data are produced every day from human and technology interaction. Processing these data and obtaining certain results is important for the existence of information. Inferences made by humans are now made by artificial intelligence-based systems, which success rate is increasing day by day and the margin of error is decreasing. The use of deep learning has also become widespread due to the successes in many fields such as image, sound, language processing and biomedical. In this study, it is aimed to classify fabric images with convolutional neural networks (CNN), which is one of the multilayered neural network structures of deep learning. In the first step, while designing the models to be classified, hyper-parameters affecting success were taken into account and trained in 10 different models. In the second stage, the data were trained using two different approaches with the transfer learning method in seven pre-trained models and all results were compared. In total, the data were trained to 24 different models. Each model was evaluated according to precision, recall, F1 score and accuracy metrics, and the results were shared. In the designed models, the highest accuracy rate and the lowest accuracy rate were obtained as 96.26% and 28.24%, respectively. While the highest accuracy rate in the trainings made through transfer learning was obtained with the fine-tunning VGG-16 model 84.51%, the lowest accuracy rate was obtained from the InceptionV3 model, which only used feature extraction approach, with a rate of 76.53%.
Benzer Tezler
- Biga Çayı Havsası'nın beşeri ve ekonomik coğrafyası
Human and economic geography of the Biga River basins
HAYRİ ÇAMURCU
- Rönesans ve Barok Dönemi resim sanatı imgelerinin modayla ilişkisi
The Relationship between Renaissance and Baroque Period art images and fashion
YASEMİN YANMIŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Güzel SanatlarAltınbaş ÜniversitesiPlastik Sanatlar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURCAN PERDAHCI
- Osman Engin'in kısa öykülerinde Türk ve Alman imgelerinin karşılaştırılması
Comparison of Turkish and German images in the short stories of Osman Engin
CENNET KUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Alman Dili ve EdebiyatıTrakya ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİKMET ASUTAY
- Color morphological filtering and its application to the automatization of jacquard looms
Renkli morfolojik süzgeçleme ve jakar tezgahlarının otomasyonuna uygulanması
TOLGA BAYIK
Yüksek Lisans
İngilizce
1995
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiY.DOÇ.DR. LALE AKARUN
- Şanlıurfa ilinin Viranşehir ve Ceylanpınar ilçelerinin florasında bulunan bitkilerin etnobotanik özellikleri
Ethnobotanical characteristics of plants in the flora of Viranşehir and Ceylanpinar districts of Şanliurfa province
NİHAT BATAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BiyolojiHarran ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ASLAN