Modül bazlı iyileştirilmiş derin öğrenme modelleriyle bitkilerde hastalıkların teşhisi
Diagnosis of diseases in plants with module-based improved deep learning models
Yazar: ALİ EMRE GÖK
Danışman: PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnsanların beslenme ihtiyaçlarının karşılanmasının yanında, ülkelerin ekonomik olarak gelişmesinde de temel bir yere sahip olan tarım sektörü, 2050 yılında 10 milyara ulaşacağı tahmin edilen dünya nüfusu için oldukça büyük bir öneme sahiptir. Ancak, bu sektörde görülen hastalıklar ve zararlı böcekler verimi ve ürün kalitesini düşürmekte, gıda üretimine büyük zararlar vermektedir. Buna ek olarak, hastalıkların yanlış veya geç teşhis edilmesi, uygulanan hatalı tedavilerin ve tarım ilaçlarının çevreye zarar vererek verimi daha da düşürmesi gibi sorunlar da yaşanmaktadır. Gıda ihtiyacının karşılanması ve gıda güvenliğinin sağlanması için, bu sorunlara çözüm üreten çeşitli yeniliklere ihtiyaç duyulmaktadır. Günümüzde, gelişen teknolojinin sunduğu çeşitli imkanlar bu doğrultuda kullanılmaktadır. Bu çalışmada, popüler bir alan olan derin öğrenme kullanılarak çeşitli bitkilerdeki hastalıkların tespiti amaçlanmıştır. Yaygın olarak kullanılan Evrişimli Sinir Ağları (ESA) modellerine Evrişimli Blok Dikkat Modülü (EBDM-CBAM) eklenerek model performansları incelenmiştir. Kaju Manyok Mısır Domates (KMMD-CCMT) veri seti kullanılarak gerçekleştirilen çalışmada, standart modeller arasında en başarılı model, %91.48 doğruluk, %92.32 kesinlik, %92.26 duyarlılık, %92.15 F1-skoru, %91.76 Cohen's Kappa ve %99.58 AUC değerleri ile Xception modeli olmuştur. Öte yandan, CBAM ile iyileştirilmiş modeller arasında en başarılı modelin, DenseNet121 modeli olduğu gözlemlenmiştir. CBAM ile iyileştirilmiş DenseNet121 modeli ile %93.25 doğruluk, %92.41 kesinlik, %92.07 F1-skoru, %92.25 duyarlılık, %91.75 Cohen's Kappa ve %99.65 AUC değerleri elde edilmiştir. Bu sonuçlar, CBAM ile iyileştirilmiş DenseNet121 modelinin, diğer modellere göre daha başarılı olduğunu ve modellerde kullanılan dikkat modülünün model performansına olumlu yönde etki ettiğini göstermektedir.

Abstract:
The agricultural sector, which plays a crucial role in the economic development of countries as well as meeting the nutritional needs of humanity, is important for the world population, which is estimated to reach ten billion in 2050. However, diseases and pests seen in this sector reduce yield and product quality and cause severe damage to food production. Furthermore, incorrect, or late diagnosis of diseases, faulty treatments and pesticides that harm the environment further decrease the yield. Various innovations are needed to meet the demand for food, ensure food safety and provide solutions to these problems. Today, various techniques are used in this direction which are offered by developing technology. In this study, the detection of diseases in various plants was aimed with using deep learning which is a popular field. A method named Convolutional Block Attention Module (CBAM) was integrated into popular Convolutional Neural Network (CNN) models and its effect on model performance was inspected. In the study conducted using the Cashew Cassava Maize Tomato (CCMT) dataset, the most successful model among the standard models was the Xception model with 91.48% accuracy, 92.32% precision, 92.26% recall, 92.15% F1-Score, 91.76% Cohen's Kappa, and 99.58% AUC values. On the other hand, it was observed that the CBAM enhanced DenseNet121 model was the most successful model among the enhanced. The CBAM-enhanced DenseNet121 model achieved 93.25% accuracy, 92.41% precision, 92.25% recall, 92.07% F1-Score, 91.75% Cohen's Kappa, and 99.65% AUC. These results indicate that the CBAM-enhanced DenseNet121 model is more successful than the other models and that the attention module used in the models has a positive effect on the model performance.