Bitki hastalıklarının derin öğrenme ile sınıflandırılması
Classification of plant diseases with deep learning
Yazar: ELİF ÜNAL ÇAYIR
Danışman: PROF. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
Gazi 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:
Bu çalışma, bitkilerde hastalık sınıflandırması için çeşitli görüntü işleme modellerinin performansını karşılaştırmayı amaçlamaktadır. VGG16, ResNet, EfficientNet, Xception v3, Inception v3 ve önerilen topluluk öğrenimi modelleri kullanılarak gerçekleştirilen bu çalışma, bitki hastalıklarının doğru ve etkili bir şekilde sınıflandırılmasını hedeflemektedir. Çalışmada kullanılan modeller, bitki hastalıklarını tanımlamak için önceki çalışmalarda başarıyla kullanılmış olan derin öğrenme modellerini içermektedir. VGG16, ResNet, EfficientNet, Xception v3, Inception v3 modelleri, bitki hastalıkları sınıflandırma görevinde performanslarını değerlendirmek amacıyla kullanılmıştır. Eğitim ve test verileri, geniş bir bitki hastalıkları veri kümesi olan PlantVillage veri setinden elde edilmiştir. Her model, testlerde optimum değer olarak belirlenen 40 adım süresince eğitilmiş ve değerlendirilmiştir. Eğitim süreçleri sırasında, önerilen topluluk öğrenimi modelinin 40 adımda elde ettiği %94,23 test doğruluk oranı, diğer modellere kıyasla en yüksek başarıyı sağlamıştır. Bu, bitki hastalıkları sınıflandırmasında önerilen modelin etkili bir seçenek olduğunu vurgular. Bu çalışma, bitki hastalıkları sınıflandırması için kullanılan algoritmaların karşılaştırılması üzerine odaklanarak, tarım sektöründe daha etkili bir hastalık teşhisi sağlamayı amaçlamaktadır. Önerilen modelin yüksek başarı oranı, bu modelin gelecekteki tarım uygulamalarında kullanılabilirliği açısından önemli bir potansiyel sunmaktadır.

Abstract:
This study aims to compare the performance of various image processing models for plant disease classification. Using models such as VGG16, ResNet, EfficientNet, Xception V3, Inception V3, and the proposed ensemble learning model, this study targets the accurate and effective classification of plant diseases. The models used in the study include deep learning models that have been successfully applied in previous studies to identify plant diseases. VGG16, ResNet, EfficientNet, Xception V3, and Inception V3 models were utilized to evaluate their performance in the task of plant disease classification. The training and testing data were obtained from the PlantVillage dataset, which comprises an extensive plant disease dataset. Each model was trained and evaluated over 40 steps, determined as the optimal number for testing. During the training processes, the proposed ensemble learning model achieved the highest accuracy rate of 94.23% after 40 steps, outperforming the other models. This result highlights that the proposed model is an effective option for plant disease classification. This study focuses on comparing the algorithms used in plant disease classification, aiming to provide more effective disease diagnosis in the agricultural sector. The high accuracy rate of the proposed model indicates significant potential for its usability in future agricultural applications.