Evrişimli sinir ağları yöntemlerini kullanarak bitki tohum ve fidelerini sınıflandırma
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: KAAN ÇAĞHAN ÖZAYDIN
Danışman: Recep Eryiğit
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Dünyada artan nüfus ve sınırlı gıda kaynakları hakkında artan endişelerle birlikte, çağdaş bilgisayar teknolojisinin faydalarının tarım alanlarının verimliliğini artırmak için uygulanması kaçınılmazdır. Günümüzde CNN modelleri, özellikle görüntü sınıflandırma alanında, geleneksel makine öğrenimi yöntemlerinden daha iyi performans göstermektedir. Dolayısıyla, CNN modelleri günden güne daha yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma, tarımsal faaliyetlere katkı sağlamanın yanı sıra, öne çıkan CNN modelleri kullanılarak bitki fide görüntülerinin sınıflandırılmasında en iyi yöntemin ortaya çıkarılması ve çiftçilerin tarım alanında çalışmalarını kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. Çeşitli CNN modelleri kullanılarak, Kaggle sınıflandırılmış çevrimiçi veri bilimi platformundan bitki fidelerinin görüntüleri toplandı. Veri setinde 12 farklı bitki fide sınıfı ve 9 farklı tohum sınıfı bulunmakta ve toplam veri örneği sayısı sırasıyla 4750 ve 5285'tir. Modellerin performansını artırmak için hem veri ön işleme hem de veri büyütme uygulanmaktadır. Ayrıca, modellerde ince ayar yapmak için öğrenme oranı düzgün bir şekilde düşürüldü. Model performansını değerlendirmek için ortalama karekök hatası kullanıldı. Görüntülerin arka planlarının büyütülmesi ve kaldırılmasının modellerin performansını önemli ölçüde iyileştirdiği gözlemlenmiştir. Buna göre InceptionResNETv2 modelinin kullanılmasıyla doğruluk değeri yüzde 96,55 olarak elde edilmiştir. Bu sonuç, aynı veri seti üzerinde önceki çalışmalarla karşılaştırıldığında önemli bir gelişmedir. Sonuçlar, bu çalışmanın tarımsal faaliyetleri iyileştireceğini ve çiftçilerin bitki fide ve tohumlarını sınıflandırmasına yardımcı olacağını söylemek için cesaret verici olarak görülmektedir.