Derin öğrenme ile moda nesneleri stillerinin belirlenmesi
Determining styles of fashion objects with deep learning
Yazar: REMZİ ANIL TEPE
Danışman: PROF. DR. OĞUZ DİKENELLİ
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu çalışmada Türkçe dilinde zayıf etiketli moda nesnesi veri kümesi oluşturularak, görüntülerden ayırt edici öznitelikler Python programlama dilinde elde edildi. Oluşturulan moda veri setiyle evrişimsel sinir ağları (Convolutional Neural Network) modeli eğitilerek aynı giysi kategorisinde yer alan ve stilleri birbirine benzer olan moda ürünleri bulunup yüksek başarı ile sınıflandırıldı.
Günümüzde internet kullanıcı sayısının artması ve daha fazla verinin dijital ortamda saklanmaya başlaması ile birlikte, işlenip elverişli hale getirilebilecek internet üzerindeki bilgi miktarı hem hacim hem de karmaşıklık olarak hızla artmaktadır. Büyük veri kümelerinin daha kolay oluşturulabilmesi, hesaplamalarda kullanılan grafik kartlarının güçlerinin artması ve fiyatlarının azalması derin öğrenme (Deep Learning) olarak adlandırılan yapay sinir ağları tabanlı yeni nesil öğrenme yaklaşımlarının gelişmesine, bu yaklaşım da başta görüntü işleme ve doğal dil işleme olmak üzere birçok alanda önemli ilerlemelere yol açmıştır.
Çalışmada çok sayıda moda firmasından elde edilmiş etiketli görüntü veri seti ile beslenmiş evrişimsel derin modellerde başarı artırma teknikleri uygulanarak test başarısı artırılmıştır. Moda nesneleri görüntü veri setimizdeki stillerin Türkçe dilinde olması da bir yeniliktir. Böylelikle çalışmamızda, Türk tekstil firmalarının da yapay zeka alanında kullanabileceği Türkçe dilinde etiketlenmiş kıyafet görüntüleriyle öğrenmiş 6 adet evrişimsel derin model mimarisi sunulmuştur.

Abstract:
In this study, a weakly labelled fashion object dataset was created in Turkish, and distinctive features from images were extracted in Python programming language. By training Convolutional Neural Network (CNN) model with the fashion dataset that is created, fashion products which have same category and similar styles are found and classified with great success.
Recently, with increasing number of internet users and data stored in digital media, the amount of information that could be processed is getting huge in terms of volume and complexity. Due to large data sets can be created more easily and the power of the graphics cards used in calculations and the decrease in their prices, new generation learning approaches based on artificial neural networks have developed which is called Deep Learning. Deep learning has led to significant advances in many areas, especially image processing and natural language processing.
Thanks to the deep model that fed with the labeled image data obtained from many fashion companies, the success in determining the product style is increased by applying regularization techniques in this study. Additionally, the datasets which are weakly labelled are in Turkish that bring our study novelty. Thus, in our study, 6 convolutional deep model architectures, which can be used by Turkish textile companies in the field of artificial intelligence, learned with the clothing images labeled in Turkish, are presented.