Derin Evrişimsel Sinir Ağı Kullanılarak Kayısı Hastalıklarının Sınıflandırılması
View/ Open
Date
2020Author
TÜRKOĞLU, Muammer
HANBAY, Kazım
SARAÇ SİVRİKAYA, Işıl
HANBAY, Davut
Metadata
Show full item recordAbstract
Bitki hastalıklarının hızlı ve doğru teşhisi için makine öğrenmesine dayalı yaklaşımlar kullanılmaktadır. Son
zamanlarda derin öğrenme yaklaşımı bitki türleri ve hastalıkları tanıma ile ilgili problemlerde de kullanılmaya
başlanmıştır. Bu çalışmada kayısı hastalıklarının tespiti için Derin Evrişimsel Sinir Ağlarına (DESA) dayalı bir
model önerilmiştir. Bu model Evrişim, Relu, Normalizasyon, Havuzlama ve tam bağlı katmanlardan oluşmaktadır.
Önerilen model için evrişim katmanlarında kullanılan filtrelerin pencere boyutu 3×3, 5×5, 7×7, 9×9 ve 11×11
olmak üzere beş farklı filtre kullanılarak deneysel çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Önerilen çalışmayı test etmek
için Bingöl ve İnönü Üniversitelerinin Ziraat Fakültelerinin çalışma alanlarından elde edilen kayısı
hastalıklarından oluşan görüntüler kaydedilip kapsamlı bir veri tabanı inşa edilmiştir. Geliştirilen derin ağ modeli
bu veri tabanı üzerinde test edilmiştir. Gerçekleştirilen deneysel sonuçlara göre, kayısı hastalıklarının tespiti için
önerilen derin ağ modelinin diğer geleneksel görüntü tanımlayıcılarına göre daha yüksek sınıflandırma başarısına
sahip olduğu gözlemlenmiştir.
Collections
DSpace@BEU by Bitlis Eren University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..