Derin öğrenme yöntemleri ile mantarların sınıflandırılması
Mushrooms classification with deep learning methods
Yazar: YAĞMUR DEMİREL ÜNAL
Danışman: PROF. DR. RECEP ERYİĞİT
Ankara 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
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Görüntü işleme = Image processing ; Sınıflandırma = Classification

Özet:
Mantarlar, insanlar için çok yönlü bir yiyecektir. Birçok mantar türü, besin değeri yüksek
protein, lif, mineraller ve vitaminler içerir. Mantarlar ayrıca, bazı kanser türlerine karşı
koruyucu etki gösterebilir bağışıklık sistemini destekleyebilir ve stresi azaltıcı etki
gösterebilir. Bunun yanı sıra zehirli mantarlar, insanlar ve diğer hayvanlar için zararlı
olabilirler. Zehirli mantarların zehirlenme belirtileri, vücutta bulunan sistemleri
etkileyerek ciddi rahatsızlıklara hatta ölümlere sebep olabilir. Bu nedenle, zehirli
mantarların ne olduğunu tanımak ve onları tespit etmek önemlidir. Zehirli mantarların
sebep olduğu zehirlenmelerin önlenmesi için, onları tanıyarak onlardan uzak durulması
ve doğal ortamlarında mantar toplamaya dikkat edilmesi önerilir. CNN (Convolutional
Neural Network) modelleri, görüntü ve video formatındaki yapılarda gösterdiği başarı
sebebiyle görüntü sınıflandırma gibi görüntü işleme uygulamalarında çok popülerdir. Bu
modeller, görüntü verilerini işlemek için tasarlanmış olan karmaşık bir yapıya sahiptir.
Çalışmada öne çıkan CNN modelleri kullanılarak oluşturulan mantar görüntülerinin
sınıflandırılmasında en iyi yöntemin ortaya çıkarılması ve bu çalışmanın farmakoloji
alanına, doğadan mantar toplayan mantar avcılarına faydalı olması ve zehirli mantar
yüzünden hastalanma riski olan insan sayısının azaltılması amaçlanmıştır. Mantar verileri
bir biyoloji çeşitliliği gözlemini haritalama ve paylaşma konsepti üzerine inşa edilen ve
doğa bilimcilerinin biyologların çevrimiçi sosyal ağından toplanmıştır. Veri setinde 3
farklı yenilebilir mantar sınıfı ve 1 farklı zehirli mantar sınıfı bulunmaktadır. Toplam veri
örneği sayısı sırasıyla 3.970 ve 1.500'dür.Model performansını değerlendirmek için
performans değerlendirme ölçütleri, karmaşıklık matrisi ve Grand-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) kullanılmıştır. Buna göre MobileNetV2 modelinin
kullanılmasıyla ağırlıklı ortalama puanı yüzde 97 olarak elde edilmiştir. Sonuçlar, bu
çalışmanın farmakoloji alanına, mantar avcılarına ve insan sağlığına faydalı olacağını
söylemek için cesaret verici olarak görülmektedir.

Abstract:
Mushrooms are a versatile food for humans. Many types of mushrooms contain nutrient-
dense protein, fiber, minerals and vitamins. Mushrooms can also protect against some types
of cancer, support the immune system and reduce stress. However, poisonous mushrooms
can be harmful to humans and other animals. Symptoms of poisonous mushroom poisoning
can affect the body's systems and cause serious illness or even death. It is therefore
important to recognize what poisonous mushrooms are and to identify them. In order to
prevent poisoning caused by poisonous mushrooms, it is recommended to recognize and
avoid them and to be careful to collect mushrooms in their natural habitat. CNN
(Convolutional Neural Network) models are very popular in image processing applications
such as image classification due to their success in image and video formats. These models
have a complex structure designed to process image data. The aim of this study is to reveal
the best method for classifying mushroom images generated using prominent CNN models
and to benefit the field of pharmacology, mushroom hunters who collect mushrooms from
nature and to reduce the number of people at risk of getting sick from poisonous
mushrooms. The mushroom data were collected from an online social network of
naturalists and biologists built on the concept of mapping and sharing observations of
biodiversity. The dataset includes 3 different edible mushroom classes and 1 different
poisonous mushroom class. The total number of data samples is 3,970 and 1,500
respectively. Performance evaluation metrics, complexity matrix and Grand-CAM
(Gradient-weighted Class Activation Mapping) were used to evaluate the model
performance. Accordingly, a weighted average score of 97 percent was obtained using the
MobileNetV2 model. The results are seen as encouraging to say that this study will be
beneficial to the field of pharmacology, mushroom hunters and human health.