Evrişimli sinir ağları yöntemlerini kullanarak bitki tohum ve fidelerini sınıflandırma
Plant seeds and seedlings classification using convolutional neural network methods
Yazar: KAAN ÇAĞHAN ÖZAYDIN
Danışman: DOÇ. DR. RECEP ERYİĞİT
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Ziraat = Agriculture
Dizin: Bitki tanıma = Plant recognition ; Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Fideler = Seedlings ; Görüntü işleme = Image processing ; Konvolüsyon kodu = Convolutional code ; Tohumlar = Seeds

Özet:
Dünyada artan nüfus ve sınırlı gıda kaynakları hakkında artan endişelerle birlikte, çağdaş bilgisayar teknolojisinin faydalarının tarım alanlarının verimliliğini artırmak için uygulanması kaçınılmazdır. Günümüzde CNN modelleri, özellikle görüntü sınıflandırma alanında, geleneksel makine öğrenimi yöntemlerinden daha iyi performans göstermektedir. Dolayısıyla, CNN modelleri günden güne daha yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışma, tarımsal faaliyetlere katkı sağlamanın yanı sıra, öne çıkan CNN modelleri kullanılarak bitki fide görüntülerinin sınıflandırılmasında en iyi yöntemin ortaya çıkarılması ve çiftçilerin tarım alanında çalışmalarını kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. Çeşitli CNN modelleri kullanılarak, Kaggle sınıflandırılmış çevrimiçi veri bilimi platformundan bitki fidelerinin görüntüleri toplandı. Veri setinde 12 farklı bitki fide sınıfı ve 9 farklı tohum sınıfı bulunmakta ve toplam veri örneği sayısı sırasıyla 4750 ve 5285'tir. Modellerin performansını artırmak için hem veri ön işleme hem de veri büyütme uygulanmaktadır. Ayrıca, modellerde ince ayar yapmak için öğrenme oranı düzgün bir şekilde düşürüldü. Model performansını değerlendirmek için ortalama karekök hatası kullanıldı. Görüntülerin arka planlarının büyütülmesi ve kaldırılmasının modellerin performansını önemli ölçüde iyileştirdiği gözlemlenmiştir. Buna göre InceptionResNETv2 modelinin kullanılmasıyla doğruluk değeri yüzde 96,55 olarak elde edilmiştir. Bu sonuç, aynı veri seti üzerinde önceki çalışmalarla karşılaştırıldığında önemli bir gelişmedir. Sonuçlar, bu çalışmanın tarımsal faaliyetleri iyileştireceğini ve çiftçilerin bitki fide ve tohumlarını sınıflandırmasına yardımcı olacağını söylemek için cesaret verici olarak görülmektedir.

Abstract:
With growing concerns about the increasing population in the world and finite food resources, the application of the benefits of contemporary computing technology to improve the efficiency of agricultural fields is inevitable. CNN models today are outperforming traditional machine learning methods, especially in the image classification area. Consequently, CNN models are being used more and more prevalent day to day. This study, in addition to contributing to agricultural activities, it is aimed to reveal the best method in the classification of plant seedling images by using prominent CNN models and to facilitate the work of farmers in the agricultural field. Using various CNN models, plant seedlings and seeds' images were gathered from online data science platform Kaggle classified. There are 12 different plant seedlings' classes and 9 different plant seeds' classes in the data set and the total number of data samples are  respectively 4750 and 5285. Data preprocessing and data augmentation both are applied to improve the performance of the models. Furthermore, learning rate was reduced properly to fine-tune the models. Root-mean-square error was used to evaluate the model performance.  It is observed that augmentation and removing the backgrounds of the images significantly improved the performance of the models.  Accordingly, With the use of the InceptionResNETv2 model, the accuracy value was obtained as 96.55 percent. This result is a significant improvement comparing the previous works on the same dataset. The results are encouraging to say that this work will improve agricultural activities and help farmers classify plant seedlings and plant seeds.