Modern mimari mirasın birikiminin derin öğrenme yöntemleri ile kullanımı: Cinnah Caddesindeki apartmanların yaş ve stil tespiti
Use of modern architectural heritage accumulator with deep learning methods: Age and style determination of apartments on Cinnah Street
Yazar: NİLÜFER ALİHAN
Danışman: DOÇ. DR. AMMAR İBRAHİMGİL
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mimarlık Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mimarlık = Architecture

Özet:
Günümüzde mevcut yapıların çevre ile ilişkileri ve geçmişleri hakkında pratik bir şekilde bilgi edinmek ve bu yönde çalışma yapmak oldukça zahmetlidir. Bu bağlamda bilgi aktarımının hızlı olabilmesi ve bilginin niteliğinin artması gereklidir. Bu çalışmada özellikle restorasyon ve koruma gibi alanlarda çalışan mimarların verilere hızlı erişebilmesi ve veri geliştirebilmesi için bir derin öğrenme algoritması tasarlanmıştır. Çalışma alanı olarak Ankara ilinin önemli akslarından biri olan Cinnah Caddesi seçilmiştir. Çalışma için Ankara ili başta olmak üzere tüm Türkiye'de yer etmiş önemli mimari dönemler ve mimari eserler incelenmiş ve çalışmanın veri seti için kronolojik olarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma ve sıralama ile binaların cephe elemanları üzerine çıkarımlar yapılmış ve elde edilen veriler derin öğrenme modelinin eğitim setinde kullanılmıştır. Çalışma eğitim sonrası verilen görselleri analiz ederek belirlenmiş olan sınıflara ve kategorilere göre ayırmakta ve rapor sunmaktadır. Bunu yaparken görselleri analiz etmekte ve öğretilen bilgileri görseller ile çakıştırmaktadır. Tüm bu aşamaların sonucunda görsel üzerinden bina yaşı ve stiline dair ön bilgiler elde edilebilmektedir. Çalışma deneysel bir derin öğrenme metodu olduğundan sistematik çalışması ve geliştirilmesi bu alanda çalışan bireylerin verileri sürekli geliştirmesi ile paraleldir. Bu bilgilerin bireylere kazanımları bulunmaktadır. Özellikle çevre yapılar ile ilişkili çalışmalarda, duyarlı yaklaşım sağlayabilmek ve hızlı, nitelikli bilgilere ulaşabilmek adına gereklidir. Çalışma bireylere bulunduğu doku ile ilgili ön bilgi alma konusunda ve duyarlı yaklaşımlarda bulunma konusunda önemli bir hız kazandırmaktadır.

Abstract:
Nowadays, it is very difficult to obtain practical information about the relations of existing buildings with the environment and their history and to work in this direction. In this context, it is necessary for the transfer of information to be fast and the quality of information to increase. In this study, a deep learning algorithm was designed so that architects working in areas such as restoration and protection can access data quickly and develop data. Cinnah Street, one of the important axes of Ankara province, was selected as the study area. For the study, important architectural periods and architectural works that have taken place in all of Turkey, especially in Ankara, were examined and classified chronologically for the data set of the study. Inferences were made on the facade elements of the buildings with classification and ranking, and the obtained data were used in the training set of the deep learning model. The study analyzes the visuals given after the training, separates them according to the determined classes and categories and presents a report. While doing this, it analyzes the visuals and overlaps the taught information with the visuals. As a result of all these stages, preliminary information about the age and style of the building can be obtained from the visual. Since the study is an experimental deep learning method, its systematic study and development are parallel to the continuous development of data by individuals working in this field. This information has gains for individuals. It is necessary to provide a sensitive approach and to access fast, qualified information, especially in studies related to environmental structures. The study provides individuals with significant speed in obtaining preliminary information about the tissue they are in and in making sensitive approaches.