Yenilebilir yabani otların görüntü tabanlı tanınması: yeni bir veri seti oluşturma, farklı derin öğrenme modelleri ile sınıflandırma çalışmaları
Image-based recognition of edible weeds: creating a new dataset, classification studies with different deep learning models
- Tez No: 954718
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DİLEK TÜKEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Doğuş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Bu çalışmada, doğada kendiliğinden yetişen yenilebilir yabani otların tanınmasına yönelik sınıflandırma çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Farklı sınıflandırma algoritmaları kullanılmış ve başarı oranları karşılaştırılmıştır. On çeşit yenilebilir ota ait görüntüler, görüntü işleme teknikleri kullanılarak düzenlenmiştir. Veri setindeki örnek sayısının azlığı nedeniyle veri artırma işlemleri uygulanmış ve ImageDataGenerator kullanılarak görüntüler çoğaltılmıştır. Çoğaltılan bu görüntüler, önceden eğitilmiş DenseNet121, MobileNetV2, ResNet50 ve VGG16 derin öğrenme modelleri ile sınıflandırılmıştır. Modellerin, hem statik ve dinamik arttırılmış eğitim veri setleriyle hem de birbirleriyle karşılaştırmalı doğruluk skorları değerlendirilmiş, eğitim süreleri karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre algoritmalar arasında doğrulama doğruluğu açısından en yüksek başarı %96,96 ile ResNet50 modeli tarafından elde edilirken, test doğruluğunda %96,97 ile DenseNet121 modelinin daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda, küçük veri setlerinde önceden eğitilmiş derin öğrenme modellerinin etkili sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Çalışmanın genel amacı, bu bitkilerin kayıt altına alınması ve ilerleyen çalışmalarda bilinirliğinin arttırılmasına yönelik katkı sağlanmasıdır.
Özet (Çeviri)
In this study, classification analyses were conducted to recognize edible wild herbs that grow naturally in the wild. Various classification algorithms were employed, and their accuracy rates were compared. Images of ten different edible herb species were processed using image processing techniques. Due to the limited number of samples in the dataset, data augmentation techniques were applied, and the images were expanded using the ImageDataGenerator. The augmented images were then classified using pre-trained deep learning models, namely DenseNet121, MobileNetV2, ResNet50, and VGG16. The models were evaluated using both statically and dynamically augmented training datasets, and their accuracy scores and training times were compared. According to the results, the highest validation accuracy was achieved by the ResNet50 model with 96.96%, while the DenseNet121 model yielded the best test accuracy at 96.97%. The findings demonstrate that pre-trained deep learning models provide effective results with small datasets. The overall aim of the study is to contribute to the documentation of these plants and to support their increased recognition in future research efforts.
Benzer Tezler
- Yenilebilir yabani otların tespiti, yöre halkının ve yerel restoranların mutfakta kullanım yaygınlığı ve kullanım şekilleri, Kastamonu örneği
Identification of edible wild herbs, usage prevalence and forms of use in the kitchen by local people and restaurants: The case of Kastamonu
GÜLENAY TUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Gastronomi ve Mutfak SanatlarıKastamonu ÜniversitesiGastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALEV SÖKMEN
- Çorum ilinde yetişen bazı yenilebilir yabani otların tespiti, sağlık açısından faydaları ve yemeklerde kullanım şekilleri
The delction benefitsin terms of health and usage some meal of the palatable herbs grown in Çorum city
CEYHUN AYGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Beslenme ve Diyetetikİstanbul Okan ÜniversitesiGastronomi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKAY GÖK
- Yenilebilir otlar açısından gastronomi rotasının belirlenmesi ve envanter oluşturulması: TRB2 kalkınma bölgesi
Determining the gastronomy route and creating the inventory in terms of edible plants: TRB2 development region
AYŞEGÜL DAŞDEMİR KIPÇAK
Doktora
Türkçe
2025
Gastronomi ve Mutfak SanatlarıNecmettin Erbakan ÜniversitesiGastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE BÜŞRA MADENCİ
- Kars yöresinde sebze olarak tüketilen yabani otların besin içeriklerinin belirlenmesi
Determination of the nutritional contents of weeds consumed as vegetables in Kars region
ELİF MASKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
ZiraatAtatürk ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTAN YILDIRIM