Derin öğrenme ile görüntü sınıflandırma
Image classification with deep learning
- Tez No: 582163
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA ENSARİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çiçek sınıflandırma, benzer şekil, görünüm veya yaprak, ot gibi çevresel nesnelere sahip olan geniş çeşitlilikteki çiçek türleri nedeniyle zorlu bir iştir. Bu tez çalışmasında, çeşitli türdeki çiçekleri ayırt etmek için son teknoloji bir yöntem olan öğrenim transferi stratejilerinden biri kullanılmıştır. Bunun için geleneksel yöntemlerden farklı olarak literatürde sıklıkla kullanılmış iki çiçek veri kümesinin özellikleri, veri artırımı uygulanmak suretiyle ön eğitimli bir derin evrişimli sinir ağı yardımıyla çıkarılmıştır. Daha sonra bu özellikler, çeşitli yapay öğrenme algoritmaları ile sınıflandırmış ve bulguları karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Kullanılan sınıflandırıcıların bazıları ile literatürdeki en yüksek başarımlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Flower classification is a challenging task due to a wide variety of flower species with similar shape, appearance or environmental objects such as leaves and grass. In this thesis, one of the transfer learning methods, which is the latest technology, has been used to differentiate various types of flowers. For this purpose, unlike traditional methods, the features of the images from the two commonly used flower datasets were extracted with the help of a pre-trained deep convolutional neural network through data augmentation. Then, these features are classified by various machine learning algorithms and their results are presented comparatively. Some of the classifiers used achieved the highest performances in the literature.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve görüntü işleme yöntemleri ile detaylı sınıflandırma
Detailed classification with deep learning and image processing methods
RASHID MAMMADOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. URFAT NURIYEV
- Derin öğrenme yöntemi ile diferansiyel mahremiyetli medikal görüntü sınıflandırma
Differential privacy medical image classification with deep learning method
ŞÜKRİYE AKKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- Görüntü sınıflandırma için derin öğrenme ile Bayesçi derin öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of deep learning and Bayesian deep learning methods for image classification
BARIŞ AKPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikAfyon Kocatepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN TAŞ
- Nöroblastomların segmentasyon derin öğrenme algoritmaları kullanarak patolojik görüntü analizi ile MYCN durumu entegre sınıflandırması
MYCN status integrated classification of neuroblastomas by pathological image analysis using segmentation deep learning algorithms
SÜMEYYE EKMEKCİ
Doktora
Türkçe
2023
PatolojiDokuz Eylül ÜniversitesiMoleküler Patoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDENER ÖZER
- 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
NESLİHAN KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğuş ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİLEK TÜKEL