Derin öğrenme algoritmalarını kullanarak görüntü sınıflandırma
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: UTKU KUBİLAY ÇINAR
Danışman: Gülhayat Gölbaşı Şimşek
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Günümüzde bilgisayar teknolojilerinin gelişmesi, Merkezi İşlem Birimi ve Grafik İşlemci Ünitelerinin görsel / fotoğraf / video analizlerinde kullanılmasıyla beraber bilgisayarla görü süreçleri, daha az maliyetle ve daha yüksek başarılarla yapılabilmektedir. Bu çalışmada amaçlanan, yapay zeka tabanlı derin öğrenme algoritmalarını kullanarak fotoğrafları sınıflandırmaktır. Bu sınıflandırma işlemi Python programı kullanılarak yapılmıştır. Bu çalışmada kullanılacak veri seti olarak, her evde rahatça bulunabileceğinden dolayı ilaç kutuları seçilmiştir. 10 farklı ilaç kutusunun, 200 tane fotoğrafı eğitim için ve 50 tane fotoğrafı test verisi için çekilmiştir. Toplamda 10 farklı ilaç kutusunun, 2500 adet fotoğrafı çekilmiştir. Etiketleme ve klasörleme işleminin ardından ilk olarak eğitim verisinin klasörü oluşturulmuştur. Daha sonra aynı işlemler test verisi için de uygulanmıştır. Bu işlemlerin ardından bütün fotoğrafların boyutları değiştirilmiştir. Görüntü işleme süreçlerinde yaygın kullanılan boyut, 224 x 224 x 3 piksel boyutudur.Bütün fotoğraflar bu boyutta olacak şekilde yeniden düzenlenmiştir. Model kurulmadan önce veriyi artırmak için yapay fotoğraflar üretilmiştir. Her fotoğraf eğitilmeden önce belirlenmiş kriterlere göre kendini değiştirir ve sisteme yeni bir fotoğrafmış gibi girer. Böylece veri miktarı artmış ve sınıflandırma başarısı da yükselmiş olur. Sınıflandırma yapmak için Evrişimsel Sinir Ağları algoritması ile beraber transfer öğrenme kullanılmıştır. Uygun model ve mimari sonucunda geliştirilen model; 500 fotoğrafı, 10 sınıfa %97'i aşan bir başarı oranıyla sınıflandırmıştır.