Dikkat Modülleri ile Oluşturulmuş Derin Öğrenme Modelini Kullanarak Pamuk Hastalığının Tespiti

Authors : Mesut TOĞAÇAR

Pages : 659-668

Doi:10.21605/cukurovaumfd.1005343

View : 14 | Download : 6

Publication Date : 2021-09-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Pamuk, dünya genelinde önemli bir endüstri sektörü olup, tarıma dayalı ülkelerde ekonomik kalkınmanın en önemli faktörlerinden biridir. Ülkemiz, pamuk tarımına elverişli ülkeler arasında yer almaktadır ve genelde Akdeniz ile Güneydoğu Anadolu bölgesinde pamuk üretimi gerçekleştirilmektedir. Pamuk bitkisinden iç ve dış etmenlerden kaynaklı birçok hastalık görülebilmektedir. Araştırmacılar, pamuk hastalığının tespitini gerçekleştirmek ve verimli bir üretim elde edebilmek için son zamanlarda yapay zekâ tabanlı çalışmalara odaklanmışlardır. Bu çalışmada kullanılan veri kümesi; hastalıklı pamuk yaprağı, hastalıklı pamuk bitkisi, sağlam pamuk yaprağı ve sağlam pamuk bitki görüntülerinden oluşmaktadır. Önerilen yaklaşımda, veri büyütme tekniği ile dikkat modüllerinden oluşan derin öğrenme modeli birlikte kullanılmıştır. Çalışmanın analizlerinde, Olasılıksal Dereceli Azalma (ODA) ve Uyarlanabilir Moment Tahmini (UMT) optimizasyon yöntemleri kullanılmıştır. Sınıflandırma sürecinde elde edilen en iyi genel doğruluk başarısı %96,56 olmuştur.
Keywords : Derin öğrenme, Dikkat modülleri, Pamuk hastalığı, Veri büyütme