Evrişimsel sinir ağları ile kelebek türlerinin tespiti
Detection of butterfly species with convolutional neural networks
Yazar: MUSTAFA SERHAT ÖZDEMİR
Danışman: DOÇ. DR. HÜSEYİN HAKLI
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Zooloji = Zoology
Dizin: Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Kelebek türlerinin sınıflandırılması, ekosistemlerin sağlığını ve
sürdürülebilirliğini korumak, çevresel değişiklikleri izlemek, bilimsel araştırmaları
desteklemek ve koruma çabalarına yön vermek açısından kritik bir rol oynar. Bu nedenle,
kelebeklerin doğru ve hızlı bir şekilde tanımlanması, doğa koruma ve çevre yönetimi
çalışmalarının önemli bir parçasıdır. Bu bağlamda yapılan çalışmada Türkiye'de yaygın
olarak görülen 49 farklı kelebek türüne ait 5624 görüntüden oluşan bir veri seti
hazırlanmıştır. Veriler Train-Validation-Test Split yöntemiyle bölünmüş, ardından sekiz
farklı Evrişimli Sinir Ağı kullanılarak öğrenme aktarımı yöntemi ile eğitilmiş, son olarak
bu ağların doğruluk, kayıp, kesinlik, duyarlılık ve F1-skoru değerlendirme kriterleri
karşılaştırılmıştır. İlk yöntemde ağların kendi içinde yer alan katmanlar kullanılmış
sadece sonuna sınıflandırma katmanı eklenmiştir. İkinci yöntemde ise ağların kendi
katmanlarına ek olarak yeni katmanlar eklenerek ağların öğrenmesinin iyileştirilmesi
amaçlanmıştır. Bu bağlamda sekiz ağ incelendiğinde test görüntüleri üzerinde en başarılı
sonuçları veren ağın katman eklemesiz yöntemde %91,09 oranı ile DenseNet201 ağında
elde edilirken, katman eklenerek yapılan yöntemde bu oran %94,33 ile DenseNet201 ağı
olmuştur. Ağ sonuçları incelendiğinde ikinci yöntem sonunda DenseNet201 test için
ayrılan 247 görüntünün 233 adetinin sınıfını doğru tahmin etmeyi başarmıştır

Abstract:
The classification of butterfly species plays a critical role in preserving the health
and sustainability of ecosystems, monitoring environmental changes, supporting
scientific research, and guiding conservation efforts. Therefore, the accurate and rapid
identification of butterflies is an essential part of nature conservation and environmental
management efforts. In this context, a study was conducted to prepare a dataset consisting
of 5624 images of 49 different butterfly species commonly found in Turkey. The data
was split using the Train-Validation-Test Split method, then trained using eight different
Convolutional Neural Networks (CNNs) through transfer learning, and finally, these
networks were compared based on accuracy, loss, precision, recall, and F1-score
evaluation criteria. In the first method, only the classification layer was added to the
existing layers of the networks. In the second method, new layers were added to the
networks in addition to their existing layers to improve learning. In this context, when
eight networks were examined, the network that produced the most successful results on
test images was DenseNet201 with a rate of 91,09% in the method without added layers,
while in the method with added layers, this rate was 94,33% with the DenseNet201
network. Upon examining the network results, it was found that the second method
successfully predicted the class of 233 out of the 247 images set aside for testing.