Kumaş imgelerinin derin öğrenme ile sınıflandırılması
Classification of fabric images by deep learning
Yazar: AYŞE AKPINAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EYÜP GEDİKLİ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Büyük veri = Big data ; Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Kumaşlar = Fabrics

Özet:
Her gün insan ve teknoloji etkileşiminden milyonlarca veri üretilmektedir. Bu verilerin
işlenmesi ve belirli sonuçlar elde edilmesi bilginin varlığı açısından önemlidir. İnsanlar
tarafından yapılan çıkarımlar artık gün geçtikçe başarı oranı artan, hata payı azalan yapay
zekâ tabanlı sistemler tarafından yapılmaktadır. Görüntü, ses, dil işleme, biyomedikal gibi
birçok alanda elde edilen başarılardan dolayı derin öğrenmenin kullanımı da yaygınlaşmıştır.
Bu çalışmada da derin öğrenmenin çok katmanlı sinir ağı yapılarından olan evrişimli sinir
ağları (CNN) ile kumaş görüntülerini sınıflandırma amaçlanmıştır. İlk aşamada
sınıflandırma yapılacak modeller tasarlanırken başarıya etki eden hiper-parametreler dikkate
alınmış, 10 farklı modelde eğitilmiştir. İkinci aşamada ise veriler önceden eğitilmiş yedi
modelde transfer öğrenimi (Trasfer Learning) metodu ile iki farklı yaklaşım kullanılarak
eğitilmiştir ve tüm sonuçlar karşılaştırılmıştır. Toplamda, veriler 24 farklı modelde eğitime
tabi tutulmuştur. Her model kesinlik, duyarlılık, F1 skoru ve doğruluk metriklerine göre
değerlendirilmiş sonuçlar paylaşılmıştır. Tasarlanan modellerde en yüksek başarı oranı ve
en düşük başarı oranı sırasıyla %96,26, %28,24 olarak elde edilmiştir. Transfer öğrenimi
yoluyla yapılan eğitimlerde en yüksek başarı oranı %84,51 ile ince ayar yapılmış VGG-16
modelinde elde edilirken, en düşük başarı %76,53'lük oranla sadece özellik çıkarımı
yaklaşımı kullanılan InceptionV3 modelinden elde edilmiştir.

Abstract:
Millions of data are produced every day from human and technology interaction.
Processing these data and obtaining certain results is important for the existence of
information. Inferences made by humans are now made by artificial intelligence-based
systems, which success rate is increasing day by day and the margin of error is decreasing.
The use of deep learning has also become widespread due to the successes in many fields
such as image, sound, language processing and biomedical. In this study, it is aimed to
classify fabric images with convolutional neural networks (CNN), which is one of the multilayered
neural network structures of deep learning. In the first step, while designing the
models to be classified, hyper-parameters affecting success were taken into account and
trained in 10 different models. In the second stage, the data were trained using two different
approaches with the transfer learning method in seven pre-trained models and all results
were compared. In total, the data were trained to 24 different models. Each model was
evaluated according to precision, recall, F1 score and accuracy metrics, and the results were
shared. In the designed models, the highest accuracy rate and the lowest accuracy rate were
obtained as 96.26% and 28.24%, respectively. While the highest accuracy rate in the
trainings made through transfer learning was obtained with the fine-tunning VGG-16 model
84.51%, the lowest accuracy rate was obtained from the InceptionV3 model, which only
used feature extraction approach, with a rate of 76.53%.