Geri Dön

Comparative analysis of deep neural network architecture: A case study of plant leaf disease classification

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 796159
  2. Yazar: FATIMAH KHALID HASAN AL-HEETI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMAD ILYAS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Tarım, insan ve hayvan gıdalarının ana kaynağı olduğu için canlı organizmaların yaşam parçalarının önemli bir parçasıdır, bu nedenle araştırma tarıma yöneliktir ve tarımsal ürünlerde onaylanan üç önemli ürünü, yani (domates, biber) alıyoruz. ve patates). Veri setini KAGGLE sitesinden alıyoruz, böylece domates, patates ve biberin farklı hastalıklarından 20639 fotoğraf çekiyoruz. görüntü çıktısının sağlıklı olup olmadığını veya işyerinde kullanılan hastalık türlerinden birine ait olup olmadığını sınıflandırmak için derin sinir ağları kullanıldı (Domates Hedef Noktası, Domates Sarı Yaprak Kıvrılma Virüsü, Domates Geç yanıklığı, Domates Yaprak KÜFÜ, Patates Erken yanıklık, Patates Geç yanıklığı , Biber çanağı sağlıklı , Domates Erken yanıklığı, Domates SEPTORIA yaprak lekesi , Biber çanağı Bakteriyel lekesi, Domates sağlıklı , Domates Bakteriyel lekesi, Domates Örümcek akarları İki benekli örümcek akarı, ,Patates sağlıklı ,Domates mozaik virüsü). Derin sinir ağlarının bir parçası olan CNN'ler için üç model yaptık, CONV NEXT, mobil ağ, vgg-16 olmak üzere üç model kurduk. Eğitim sonuçları, modern model conv next'in kullanılan diğer modeller (mobil ağ ve vgg-16) arasında en doğru olduğunu ve eğitim doğrulama sürecindeki doğruluğunun 95'e ulaştığını gösterdi.

Özet (Çeviri)

Agriculture is an essential part of the life parts of living organisms, as it is the main source of human and animal food, so the research was directed towards agriculture, and we take three important crops were approved in agricultural crops, namely (tomatoes, peppers and potatoes). We take the data set from KAGGLE site, so we take 20639 pictures from different disease of tomato, potato and pepper. deep neural networks were used to classify the image output if its healthy or It belongs to one of the types of diseases that have been used at work (Tomato Target Spot ,Tomato Yellow Leaf Curl Virus, Tomato Late blight, Tomato Leaf MOLD, Potato Early blight, Potato Late blight , Pepper bell healthy , Tomato Early blight, Tomato SEPTORIA leaf spot ,Pepper bell Bacterial spot, Tomato healthy , Tomato Bacterial spot, Tomato Spider mites Two spotted spider mite, ,Potato healthy ,Tomato mosaic virus) . We made three models for CNNs, which are parts of deep neural networks, three models were built, namely CONV NEXT, mobile net, vgg-16. The training results showed that the modern model conv next is the most accurate of the other models used (mobile net and vgg-16), and its accuracy during the training verification process reached 95.

Benzer Tezler

  1. Gömülü sistemlerde sesli komut tanıma

    Voice command recognation in embedded systems

    CAN ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN

  2. Identification of object manipulation anomalies for service robots

    Servis robotları için nesne etkileşim anomalilerinin tanısı

    DOĞAN ALTAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SANEM SARIEL UZER

  3. Crowd localization and counting via deep flow maps

    Derin öğrenme ile çıkarılan hareket haritaları kullanılarak nesne kalabalıklarının tespiti ve sayımı

    PEDRAM YOUSEFI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL

  4. Yinelemeli sinir ağları ile sermaye piyasası yön tahmini üzerine bir çalışma

    A study on direction prediction of capital markets with recurrent neural networks

    MUHİDDİN ÇAĞLAR EREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  5. Çok amaçlı optimizasyon problemlerinin çözümünde Pareto tabanlı yeni yaklaşımlar

    New approaches on Pareto based for solving multi-objective optimization problems

    MUSTAFA ALTIOK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ