Derin öğrenme yöntemi ile Google ve Yandex görüntülerinden stadyum tespiti
Stadium detection from Google and Yandex images with deep learning method
Yazar: EMRE BATUHAN SAMUR
Danışman: DOÇ. DR. UĞUR AVDAN
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: CNN = CNN ; Derin öğrenme = Deep learning ; Nesne tespiti = Object detection ; Uydu görüntüleri = Satellite images

Özet:
Teknolojinin hızla gelişmesi ve bilgisayar donanımlarında görülen ilerleme sonucunda derin öğrenmenin önemi gün geçtikçe artmaktadır. Son dönemlerde birçok kurum/kuruluş insan gücü yerine, otonom sistemleri kullanmayı tercih etmektedir. Derin öğrenme algoritmalarının sürekli geliştirildiği alanlardan biri de nesne tespiti yapabilen modellerdir. Tez çalışmasında amaç literatürde bulunan çalışmalardan farklı olarak iki ayrı şirket tarafından aynı köşe koordinat ve ölçekte temin edilmiş uydu görüntüleri ile bir modelin eğitilmesi sonucu şirketlerin paylaştığı uydu görüntülerinin modelin başarımına olan etkisinin analiz edilmesidir. Tez çalışmasında yazılım dili olarak Python 3.6,  yazılım geliştirici olarak ise Anaconda kullanılmıştır. Derin öğrenme kütüphanesi olarak Tensorflow kütüphanesi, bilgisayarlı görü kütüphanesi olarak OpenCV ve nesne tespit modeli olarak Tensorflow Object Detection Application Programming Interface (API) kullanılmıştır. Bu kapsamda COCO veri seti ile eğitilmiş 'Faster R-CNN Inception v2 COCO' ve 'Faster R-CNN Resnet101 COCO' modelleri kullanıcı sistemine aktarılmış, açık kaynak programı olan SAS Planet uygulaması üzerinden Google ve Yandex şirketlerinin sunduğu uydu görüntülerinden 'stadyum' kapsayan görüntüler temin edilmiş ve her iki model hem Google hem de Yandex şirketlerine ait uydu görüntüleri ile eğitilmiştir. Çalışmanın doğruluk analizi F1-Skoru yöntemiyle yapılmıştır. F1-Skoru doğruluk metriğinde en başarılı sonucu veren model % 91 doğruluk oranı ile Yandex şirketinin uydu görüntüleriyle eğitilen Faster R-CNN Inception v2 COCO'dur.

Abstract:
As a result of the rapid development of technology and the progress in computer hardware, the importance of deep learning is increasing day by day. Recently, many institutions/organizations prefer to use autonomous systems instead of manpower. One of the areas where deep learning algorithms are constantly being developed is models that can detect objects. The aim of the thesis study is to develop a model with satellite images provided by two different companies at the same corner coordinate and scale, and to analyze the effect of the satellite images shared by the companies on the success of the model. In the thesis study, Python 3.6 was used as the software language and Anaconda was used as the software developer. Tensorflow library was used as deep learning library, OpenCV library was used as computer vision library and Tensorflow Object Detection Application Programming Interface (API) was used as object detection model. In this context, the 'Faster R-CNN Inception v2 COCO' and 'Faster R-CNN Resnet101 COCO' models trained with the COCO data set were transferred to the user system, and the 'stadium' images from the satellite images shared by Google and Yandex companies via the open source program SAS Planet application were provided and both models were trained with satellite images belonging to both Google and Yandex companies. Accuracy analysis of the study was made using the F1-Score method. The model that gives the most successful result in the F1-Score accuracy metric is the Faster R-CNN Inception v2 COCO, which is trained with the satellite images of the Yandex company with an accuracy rate of 91%.