Derin Öğrenme Modellerinin Sinirsel Stil Aktarımı Performanslarının Karşılaştırılması

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Politeknik Dergisi
Volume:24 Issue:4
Derin Öğrenme Modellerinin Sinirsel Stil Aktarımı Performanslarının Karşılaştırılması

Derin Öğrenme Modellerinin Sinirsel Stil Aktarımı Performanslarının Karşılaştırılması

Authors : Batuhan KARADAĞ, Ali ARI, Müge KARADAĞ

Pages : 1611-1622

Doi:10.2339/politeknik.885838

View : 35 | Download : 13

Publication Date : 2021-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Sinirsel stil aktarımı günümüzde hem akademik hemde endüstriyel alanda en fazla çalışılan konulardan biridir. Yapılan çalışmalarda kalite ve performans artırımı en çok amaçlanan hedeflerdendir. Bu çalışmada da farklı ESA modellerinin sinirsel stil aktarımında performansları incelenmiştir. VGG16, VGG19 ve ResNet50 modelleri kullanarak derin öznitelikler elde edilmiştir. Bu öznitelikler sayesinde içerik görüntüsünün içeriğini, stil görüntüsünün de stilini alıp yeni bir hedef görüntü oluşturulmuştur. Adam, RMSprop ve SGD optimizasyon algoritmaları kullanılmıştır. Yapılan sinirsel sinir aktarımı çalışmalarında, görsel açıdan en iyi performans VGG19 ağ modelinden SGD optimizasyon algoritması kullanılarak elde edilmiştir. Zaman açısından en hızlı sinirsel stil aktarımı ResNet50 evrişimsel sinir ağı modelinde SGD optimizasyon algoritması kullanılarak elde edilmiştir.
Keywords : Sinirsel stil aktarımı, evrişimli sinir ağı, derin evrişimli sinir ağı

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.