Vermikompost üretiminde kırmızı kaliforniya solucan yumurtalarının derin öğrenme teknikleri ile komposttan ayrılarak üretime geri kazandırılması
In vermicompost production regaining red californian worm eggs by separating from compost with deep learning techniques
Yazar: ALİ ÇELİK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN UĞUZ
Isparta Uygulamalı Bilimler Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Günümüzde birçok alanda etkili bir şekilde kullanılmakta olan derin öğrenme teknikleri her geçen gün daha da çok önem arz edecek ve tarım sektöründeki dijital dönüşüme önemli ölçüde katkı sağlayarak üreticilerin rekabet gücünü arttıracaktır. Bu tez çalışmasında SSD mimarisi kullanılarak oluşturulan CNN modeli ile tespit edilen solucan yumurtaları komposttan ayrılarak üretime geri kazandırılmıştır. Veri seti 3809 solucan yumurtası içeren 1000 adet kompost görüntüsünden ve solucan yumurtalarını temsilen "cocoon" olarak adlandırılmış tek sınıftan oluşmaktadır. VGG16 üzerinden öğrenme aktarımı yapılarak kullanılan SSD mimarisinde farklı adım sayılarının nesne tespitine olan başarısı gözlemlenmiştir. Tez çalışmasında kullanılan CNN modeli Anaconda Spyder IDE platformunda Python programlama dili ile yazılmış ve GeForce RTX 2080 GPU ile eğitilmiştir.
Tez çalışmasında önerilen SSD modeli ile oluşturulan ağın eğitimi veri setinde yer alan 1000 adet görüntü ve 1e-5 öğrenme oranı ile veri arttırımı ve öğrenme aktarımı yapılarak 1000 adımda yapılmıştır. Yapılan eğitim sonucunda kayıp değeri 800'üncü adımda 2.527'e, 1000'inci adımda ise 2.494'e kadar inmiş ve bu noktadan sonra yakınsak değerlerle yatay bir seyir izlemiştir. Tek sınıftan oluşan modelin AP değeri 1000'inci adımdada %84.9 değerine kadar çıkarak en iyi sonuç elde edilmiştir.

Abstract:
Deep learning techniques, which are being used effectively in many areas today, will become more and more important every day and will increase the competitiveness of producers by contributing significantly to the digital transformation in the agricultural sector. In this thesis work, worm eggs detected by CNN model created using SSD architecture were separated from compost and recycled to production. The data set consists of 1000 compost images containing 3809 worm eggs and a single class named "cocoon" representing the worm eggs. The success of different iteration numbers in object detection has been observed in the SSD architecture used by transferring learning over VGG16. The CNN model used in the thesis was written in the Anaconda Spyder IDE platform in Python programming language and was trained with a GeForce RTX 2080 GPU.
The training of the network created with the SSD model proposed in the thesis study was carried out in 1000 epochs by doing data augmentation and transfer learning with 1000 images and 1e-5 learning rate in the data set. As a result of the training, the loss value decreased to 2.527 at the 800th epoch and to 2.494 at the 1000th epoch, and after this point, it followed a horizontal course with converging values. AP value of the single-class model increased up to 84.9% at the 1000th epoch and the best result was obtained.