- Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
- Volume:8 Issue:1
- Modifiye-InceptionResNetV2 Mimarisi Kullanarak Domates Yaprak Koşullarının Etkili Tespiti
Modifiye-InceptionResNetV2 Mimarisi Kullanarak Domates Yaprak Koşullarının Etkili Tespiti
Authors : Pınar Uskaner Hepsağ
Pages : 375-392
Doi:10.47495/okufbed.1443018
View : 18 | Download : 27
Publication Date : 2025-01-17
Article Type : Research Paper
Abstract :Domates yapraklarını etkileyen hastalıkların zamanında tespit edilmesi ve tedavi edilmesi, bitki üretkenliğini, operasyonel verimliliği ve genel kaliteyi artırmak için esastır. Domates bitkileri çeşitli hastalıklara oldukça duyarlıdır ve çiftçilerin bu hastalıkları yanlış teşhis etmeleri, yetersiz tedavi stratejilerine yol açarak hem bitkilere hem de tarım ekosistemine zarar verebilir. Domates mahsullerinin kalitesinin sağlanması, zamanında ve doğru teşhise büyük ölçüde bağlıdır. Günümüzde derin öğrenme teknikleri, domates bitkilerinde hastalıkları sınıflandırmak gibi çeşitli uygulamalarda önemli başarılar göstermiştir. Bu çalışma, Modifiye-InceptionResNetV2 modeli adlı bir derin öğrenme mimarisi kullanarak domates yaprak koşullarını daha hassas bir şekilde tespit etmek için bir yaklaşım sunmaktadır; bu model, InceptionResNetV2 transfer öğrenme modeline dayanmaktadır. Önerilen mimari, temel model içindeki sınıflandırma bloğunu güçlendirmeye odaklanarak domates yapraklarının durumunu daha doğru bir şekilde tanımlama performansı elde etmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, sınıflandırma doğruluğunu artırmak için çeşitli ön işleme adımları ve artırma teknikleri kullanılmaktadır. Bilinen bir kamu veritabanı olan on sınıflı bir veri seti kullanılarak yapılan deneysel analiz, sırasıyla etkileyici eğitim, doğrulama ve test doğruluk oranlarına ulaşmaktadır: %99.74, %99.79 ve %99.20. Önerilen model, çiftçiler için önemli bir araç olarak hizmet edebilir; domates hastalıklarının etkili bir şekilde tespit edilmesine ve önlenmesine yardımcı olarak bitki hastalıklarının hızlı ve basit erken teşhisini sağlar. Deneysel sonuçlar, domates yaprak hastalığı sınıflandırmasında önceki çalışmalara üstünlüğünü ortaya koymaktadır.Keywords : Evrişimli Sinir Ağı (CNN), Derin Öğrenme (DL), Domates yaprak teşhisi, InceptionResNetV2, Modifiye-InceptionResNetV2