The Effectiveness of Transfer Learning and Fine-Tuning Approach for Automated Mango Variety Classification

Authors : Nagham ALHAWAS, Zekeriya TÜFEKCİ

Pages : 344-353

Doi:10.31590/ejosat.1082217

View : 19 | Download : 9

Publication Date : 2022-03-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Mango üreten sektörler için, farklı mango türlerini sınıflandırmak için doğru bir görüş sistemi esastır. İşlem çoğunlukla insan gücü emeği kullanılarak yapılır ve maliyet etkin değildir. Ancak, bu alandaki gerçek başarı hala sınırlı ve bu konuda önemli bir çalışma eksikliği var. Bu makale, mango türlerinin tanımlanmasında transfer öğrenimi ve ince ayarın uygulanmasının etkinliğini sunar. Çalışma amacını yerine getirmek için sekiz Pakistan mango çeşidinden oluşan bir görüntü veri seti kullanılmıştır. Deneylere dayalı olarak farklı görüntü ön işleme ve veri büyütme teknikleri uygulanmaktadır. MobileNet ve ResNet50 üzerinde iki ana deney gerçekleştirildi. MobileNet için, performans davranışı, yalnızca modul mimarisini rastgele ağırlıklarla yükleme, ardından transfer öğrenme kullanımı ve son olarak ince ayar işbirliğiyle karşılaştırıldı. Modelin performansını iyileştirmek için farklı hiperparametre ayarlaması çalışıldı. ResNet50 için, makine öğrenimi modellerine sahip hibrit bir ResNet50 oluşturuldu. Transfer öğrenmeli ResNet50 öznitelik çıkarıcı olarak kullanıldı ve 2084 adet öznitelik elde edildi. Temel bileşen analizi PCA, özelliklerin boyutunu azaltmak için uygulanır. Elde edilen187 öznitelik ölçeklendi, daha sonra Naïve Bayes'e, Lojistik Regresyon vw farklı çekirdeklere sahip SVM'e girdi olarak verilip 10 tabakalı tekrarlanan kfold ile test edildi. Modellerin davranışlarına yardımcı olmak için farklı performans değerlendirme metrikleri kullanıldı. Mango çeşitlerinin tanımlanması için performans ve uygulama süresi açısından transfer öğrenimi ve ince ayarın en iyi uygulama olduğunu gösterdik. En iyi test doğruluğu, geri çağırma, F1 ve kesinlik oranı %100'dür..
Keywords : bilgisayarla görme, Resnet50, MobileNet, hibrit, Transfer öğrenme, ince ayar, CNN ML modeller