Tarımsal uygulamalar için derin öğrenme temelli uç sistem modellerinin geliştirilmesi ve optimizasyonu
Development and optimization of deep learning based edge system models for agricultural applications
Yazar: DORUK SÖNMEZ
Danışman: PROF. DR. AYDIN ÇETİN
Gazi 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: Bilgisayarla görme = Computer vision ; Gömülü sistemler = Embedded systems ; Tarım = Agriculture

Özet:
Derin öğrenme tabanlı bilgisayarlı görme uygulamalarının kullanımı, AlexNet evrişimli sinir ağı mimarisinin 2012'de ImageNet Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Yarışmasını (ILSVRC) kazanmasının ardından ivme kazanmıştır. Bu ivme derin öğrenme yöntemlerinin savunma sanayi, akıllı şehirler, akıllı video analitiği, endüstriyel denetim ve sağlık hizmetleri gibi çeşitli alanlarda yaygın bir şekilde uygulamaya başlanmasına sebep olmuştur. Bu ve benzeri alanlarda elde edilen yüksek başarım, son yıllarda tarım ve hayvancılık da dahil olmak üzere diğer alanlarda yapay zeka yöntemlerinin yaygınlaşmasına sebep olmuştur. Bu tezde; yapay zeka modeli eğitimi, model optimizasyonu, model çalıştırma, meta veri akışı, meta veri kaydı, sonuç filtreleme/arama ve veri görselleştirme işlemlerini kolaylaştırmak amacıyla, derin öğrenme tabanlı bilgisayarlı görme uygulamaları için uçtan uca bir iş akışı önerilmiştir. Önerilen akışta son teknoloji derin öğrenme algoritmaları ve altyapıları kullanılarak hem model eğitimi hem de çıkarım performansı odaklı olarak, sınıflandırma modellerinin karşılaştırması gerçekleştirilmiştir. Tarımda yapay zeka kullanımında birçok farklı yöntem bulunmaktadır. Ancak önerilen çözümlerin büyük bir bölümünün, saha uygulamalarında güç tüketimi, sınırlı donanım kaynağı ve cihaz boyutu gibi önemli kısıtlar bulunmaktadır. Bu tez kapsamında geliştirilen modelleri, literatürdeki diğer çalışmalarda geliştirilen modellerle karşılaştırmak için eğitim ve çıkarım süreci, aynı açık kaynak veri seti üzerinde test edilmiştir. Önerilen iş akışı hem modern x86 bilgisayar sistemlerine hem de NVIDIA Jetson gibi ARM64 gömülü cihazlara uygulanabilecek bir çözüm olarak önerilmektedir. Bu nedenle, tez kapsamında NVIDIA Jetson aygıtları için model çalıştırma performansı kıyaslamaları da sağlanmıştır.

Abstract:
The use of deep learning enabled computer vision applications gained momentum after AlexNet convolutional neural network architecture won the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) in 2012. This led to the implementation of such methods in various application fields including defense industry, smart cities, intelligent video analytics, industrial inspection, and healthcare. Success of these applications enabled agriculture and livestock management to benefit from such implementations in recent years. In this work, we proposed an end-to-end workflow for deep learning-based computer vision applications to facilitate the AI model training, model optimization, model deployment, metadata streaming, metadata recording, result filtering/searching and data visualization. The source data of the visualizations as result of the analysis are stored in a high-performance database presented within the scope of the study. On the other hand, using the state-of-the-art deep learning algorithms and infrastructures, both model training and inference performance-oriented classification model comparison were carried out. In order to compare the developed models with the models developed in other studies in the literature, the training and inference process were tested on the same open-source data set. The workflow is proposed as a hybrid solution that can be deployed both on streamline x86 computer systems and ARM64 embedded devices. Therefore, deployment benchmarks for servers and NVIDIA Jetson devices are also provided within the paper.