Derin öğrenme algoritmalarını kullanarak görüntü sınıflandırma
Image classification using deep learning algorithms
Yazar: UTKU KUBİLAY ÇINAR
Danışman: PROF. DR. GÜLHAYAT GÖLBAŞI ŞİMŞEK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Günümüzde bilgisayar teknolojilerinin gelişmesi, Merkezi İşlem Birimi ve Grafik İşlemci Ünitelerinin görsel / fotoğraf / video analizlerinde kullanılmasıyla beraber bilgisayarla görü süreçleri, daha az maliyetle ve daha yüksek başarılarla yapılabilmektedir. Bu çalışmada amaçlanan, yapay zeka tabanlı derin öğrenme algoritmalarını kullanarak fotoğrafları sınıflandırmaktır. Bu sınıflandırma işlemi Python programı kullanılarak yapılmıştır. Bu çalışmada kullanılacak veri seti olarak, her evde rahatça bulunabileceğinden dolayı ilaç kutuları seçilmiştir. 10 farklı ilaç kutusunun, 200 tane fotoğrafı eğitim için ve 50 tane fotoğrafı test verisi için çekilmiştir. Toplamda 10 farklı ilaç kutusunun, 2500 adet fotoğrafı çekilmiştir. Etiketleme ve klasörleme işleminin ardından ilk olarak eğitim verisinin klasörü oluşturulmuştur. Daha sonra aynı işlemler test verisi için de uygulanmıştır. Bu işlemlerin ardından bütün fotoğrafların boyutları değiştirilmiştir. Görüntü işleme süreçlerinde yaygın kullanılan boyut, 224 x 224 x 3
piksel boyutudur.Bütün fotoğraflar bu boyutta olacak şekilde yeniden düzenlenmiştir. Model kurulmadan önce veriyi artırmak için yapay fotoğraflar üretilmiştir. Her fotoğraf eğitilmeden önce belirlenmiş kriterlere göre kendini
değiştirir ve sisteme yeni bir fotoğrafmış gibi girer. Böylece veri miktarı artmış ve sınıflandırma başarısı da yükselmiş olur. Sınıflandırma yapmak için Evrişimsel Sinir Ağları algoritması ile beraber transfer öğrenme kullanılmıştır. Uygun model ve mimari sonucunda geliştirilen model; 500 fotoğrafı, 10 sınıfa %97'i aşan bir başarı
oranıyla sınıflandırmıştır.

Abstract:
Nowadays, thanks to the development of computer technologies and the use of Central Processing Unit (CPU) and Graphics Processor Units (GPU) on visual / photo / video analyses, computer vision processes can be achieved with less cost and higher success. The aim of this study is classification of photographs using deep learning algorithms based on artificial intelligence. This classification was made using Python. As the data set to be used in this study, pillbox were chosen because they can be found easily in every house. 200 photographs of 10 different medicine boxes were taken for training data and 50 photographs for test data. In total, 2500 photographs of 10 different medicine boxes were taken. Following labeling and foldering, the training data folder is first created. The same procedures were applied for the test data. After this process all photos have been resized. The widely accepted dimensions in the image processing is 224 x 224 x 3 pixels. All photos were resized accordingly to this dimensions. Before the model was built, artifical images were produced to increase the data. Each photo changes itself according to the specified criteria before training and enters the system as if it were new photo. Thus, data amount increases and classification success also increases. In order to classify, CNN (Convolutional Neural Network) algorithm and Transfer Learning were used. Developed as a result of the appropriate model and architecture, the model classified 500 photographs with an accuracy rate exceeding 97% in 10 classes.