Geri Dön

Domates yaprağı hastalıklarının tespitinde veri artırma teknikleri ve transfer öğrenme yaklaşımlarının karşılaştırmalı analizi

Comparative analysis of data augmentation techniques and transfer learning approaches in detection of tomato leaf diseases

  1. Tez No: 962638
  2. Yazar: DENİZ KÖKTENTÜRK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT GEZER
  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: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Tarımsal üretimde yapraklarda görülen hastalıklar, önüne geçilebilir en büyük problemlerden biri olarak görülmektedir. Bu tez çalışmasında domates bitkisinin yapraklarında görülen hastalıklar üzerine çalışılacaktır. Yapraklarda görülen hastalıkların görüntü işleme yöntemleri ve transfer öğrenme yöntemleri ile tespit edilmesi temel amaçtır. Bu amaçla PlantVillage veri kümesinde yer alan domates yaprağı sınıfı ve bu sınıfta bulunan 9 hastalıklı yaprak sınıfından ve 1 sağlıklı yaprak sınıfından faydalanılmıştır. Literatürde bu hastalıkların tespitinde kullanılan modeller araştırılmıştır. PlantVillage verisi, literatürde bulunan çalışmalarda da sıklıkla kullanılmaktadır. Evrişimsel sinir ağlarının son yıllarda popüler olmasıyla beraber, dönüştürücü mimarilerinin de zaman içinde oldukça geliştiği görülebilmektedir. Çalışmalarda ağırlıkla hibrit modeller geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasında da değerlendirilen mimarilerden 3'ü dönüştürücü mimari ve 4'ü evrişimsel sinir ağı, 1'i ise hibrit bir modeldir. Aralarında en iyi sonuçların dönüştürücü mimariler ile elde edildiği görülmektedir.

Özet (Çeviri)

In the field of agriculture, leaf diseases are one of the most significant preventable problems. In this thesis, leaf diseases of tomato plants will be studied. The diagnosis of leaf diseases through computer vision and transfer learning is the main goal. The PlantVillage dataset, which will be the dataset used for this thesis, contains a tomato class with 9 diseased and 1 healthy subclasses. Models used in other works for the detection of these diseases are shared in the literature section. The PlantVillage dataset is also used in many of the other works in the field. Despite the popularization of convolutional neural networks throughout the years, transformer architectures also show massive progress recently. Hybrid models are seen to be used often in the literature. This thesis also has 1 hybrid model, along with 3 transformer models and 4 convolutional neural networks. The best results among these models have been achieved by the transformer models.

Benzer Tezler

  1. Domates hastalıklarının sınıflandırılması için makine öğrenmesi ve derin öğrenme temelli yeni yaklaşımlar

    New approaches to classification of tomato diseases based on machine learning and deep learning

    HASAN ULUTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ

  2. Derin öğrenme teknikleri kullanılarak bitki yaprağı görüntüleri üzerinden tür ve olası hastalık tespiti

    Species and possible disease detection on plant leaf images using deep learning techniques

    İREM NUR ECEMİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMZA OSMAN İLHAN

  3. Image leaf classification for plant diseases detection using grey wolf optimization technique

    Başlık çevirisi yok

    AMENAH NAZAR JABBAR JABBAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU

  4. Domates yapraklarının XRF tekniği ile elemental analizi

    Elemental analysis of tomato leaves by XRF technique

    EMİNE ARIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Fizik ve Fizik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN KÜÇÜKÖNDER

  5. Domates bakteriyel kanser hastalığı (Clavibacter michiganensis subp.michiganensis)'na dayanıklı ve hassas bitkilerde fenolik maddelerin araştırılması

    Investigation of phenollics in resistant and susceptible tomatoes to bacterial canker disease (Clavibacter michiganensis subsp. michaganensis)

    YUSUF BAYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    ZiraatGaziosmanpaşa Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZER ÇALIŞ