Resıdual network tabanlı uygulama ile göz bakterilerin sınıflandırılması
Classification of eye bacteria with residual network based application
- Tez No: 845180
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde görüntü tanıma teknolojileri, her geçen gün daha da popülerleşerek gelişmektedir. Görüntü tanıma teknolojileri; endüstriyel otomasyonlar, Medikal ve sağlık, astronomi, otomatik sürüş ve uçuş sistemleri gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Yüz tanıma sistemleri, elektronik görüntü belirleme lensleri, optik okuyucular; görüntü işleme konusunda son yıllarda hem akademik alanda hem de sosyal alanlarda yaygın olarak kullanılan ve araştırılan insan-bilgisayar etkileşimi konuları arasında yer almaktadır. Bu çalışmada yapay sinir ağlarından biri olan ResNet sistemi, deep neural network modellerindeki gradiyent sıkışması problemini çözmek için skip connection'ları kullanır. Bu skip connection'lar, modelin önceki katmanlarından gelen bilginin direkt olarak sonraki katmanlara aktarılmasını sağlar ve böylece gradiyent sıkışmasını önlenebilir ve daha derin network'lerin eğitilebilmesi mümkün olabilir. Çalışmamızda Resnet çoklu görüntü alma mimari yapısını kullanarak gözlerde bulunan bakteri türlerini ayırt edip sınıflandırmaya çalıştık. Sistemde kullandığımız mimari sayesinde, bakteri görüntülerinin daha derin ve daha kompleks modeller oluşturmasının yanı sıra daha yüksek performanslı görüntü elde etmemizi mümkün kılmaktadır. ResNet, ImageNet gibi büyük veri kümelerinde yüksek performans göstermiş olup güncel deep learning uygulamalarından birçoklarında kullanılan bir sistem olmuştur.
Özet (Çeviri)
Today, image recognition technologies continue to be popularised day by day. They are used in many fields such as industrial automation, medical and health, astronomy, automatic driving and flight systems, face recognition systems, electronic image detection lenses, optical readers are among the human-computer interaction topics that have been widely used and researched in both academic and social fields in recent years in image processing. In this study, the ResNet system, one of the artificial neural networks, uses skip connections to solve the gradient compression problem in deep neural network models. These skip connections allow the information from the previous layers of the model to be transferred directly to the next layers, so that gradient compression can be avoided and deeper networks can be trained. In our study, we tried to distinguish and classify the types of bacteria found in the eyes by using the ResNet multi-image retrieval architecture. Thanks to the architecture we use in the system, it enables us to obtain higher performance images as well as deeper and more complex models of bacteria images. ResNet has shown high performance on large datasets such as ImageNet and has become a system used in many current deep learning models.
Benzer Tezler
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN
- Bira ve alkol üretiminde kullanılan bazı enzimlerin mikrobiyal yolla eldesi
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN ÜSTÜNES
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ULGAR GÜVENÇ
- Tedaviye cevap vermeyen diyabetik makula ödeminde vitreoskizisin rolü
The role of vitreoschisis in diabetic macular edema refractory to treatment
MAKBULE BERNA ÖTÜK YAŞAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2008
Göz Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNÇ OVALI
- Derik-Mazıdağ (Mardin) fosfat yataklarının sedimantolojisi
Sedimantological investigation of phosphate beds of Derik-Mazidağ (Mardin) area
HAKAN ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Jeoloji MühendisliğiAnkara ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAKİ VAROL
- Filtre edilebilme sayısı ile filtrasyon optimum dozunun araştırılması
Başlık çevirisi yok
HULUSİ ÇOKADAR