Çiçek Sınıflandırmada AlexNet ve MobileNetV2 mimarilerinin performans karşılaştırması

Authors : Gözde Sena Karabay, Mehmet Çavaş, Engin Avcı

Pages : 829-836

Doi:10.17341/gazimmfd.1463663

View : 231 | Download : 205

Publication Date : 2025-02-03

Article Type : Research Paper

Abstract :Çeşitliliğin fazla olması nedeniyle çiçek türlerini sınıflandırma problemi zorlu bir süreçtir. Bu alanla ilgili çalışmalar yapan araştırmacıların işlerini kolaylaştırmak için bilgisayarlı görü ve derin öğrenme uygulamaları büyük avantaj sağlamaktadır. Derin öğrenme yöntemleri yeni algoritmaların geliştirilmesiyle yüksek başarılara ulaşabilmektedir Birçok alanda kullanılan bu yöntemler çiçek türlerini sınıflandırmada da başarılı sonuçlar vermektedir. Yapılan bu çalışmada Oxford-17 veri seti kullanılmıştır. Veri setinde 17 sınıfa ait 1360 adet çiçek görüntüsü yer almaktadır. Evrişimsel sinir ağları kullanılarak oluşturulan bu çalışmada derin öğrenme mimarilerinden AlexNet ve MobileNetV2 mimarilerinin performans karşılaştırmaları yapılarak AlexNet mimarisinden %93,1, MobileNetV2 mimarisinden %93,9 başarı oranı elde edilmiştir.
Keywords : Derin Öğrenme, Çiçek Sınıflandırma, AlexNet, MobileNetV2