The Identification of Red-Meat Types using The Fine-Tuned Vision Transformer and MobileNet Models

Authors : Nagham ALHAWAS, Zekeriya TÜFEKCİ

Pages : 237-242

Doi:10.31590/ejosat.1112892

View : 17 | Download : 13

Publication Date : 2022-05-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Dünyanın bazı ülkelerinde yoksulluk veya gıda üzerinde kalite kontrolünün olmaması ile ilgili nedenlerden dolayı, hala gıda tağşişi var. Eşek veya domuz eti gibi düşük maliyetli etler kuzu veya sığır eti olarak pazarlanmaktadır. Bu ahlaki açıdan tehlikelidir, ancak belirli et türlerine alerjisi olan veya dini çekinceleri olan bazı kişiler için daha tehlikeli olabilir. Yapay zeka tekniklerinin hızla gelişmesiyle farklı et türleri arasında ayrım yapabilen bir model oluşturmak mümkün. Bu çalışma, farklı kırmızı et türleri arasında ayrım yapabilen bir model oluşturmayı amaçlamaktadır. Aynı zamanda, bilgisayarlı görü alanındaki en son teknoloji CNN ile transformatör mimarisi arasındaki performansı karşılaştırmayı da amaçlamaktadır. Bu amaç için, çevrimiçi bir depodan sınırlı bir veri seti elde edildi. Veri seti sığır, at ve domuz etlerinin RGB görüntülerini içermektedir. Görüntüler işlendi ve çeşitli veri büyütme teknikleri uygulandı. Daha sonra ince ayarlı ve ayarsız görüntü dönüştürücü ViT ve mobil ağ modelleri üretildi. Modellerin davranışını ölçmek için çeşitli performans değerlendirme kriterleri uygulandı. En iyi test doğruluğu, ince ayarlı ViT modeli tarafından elde edilen %97'dir. Bu çalışma, dönüştürücü mimarisinin ve özellikle ince ayarlı ViT modelinin sınırlı bir veri setinde bile görüntü sınıflandırma alanlarında uygulanmasının etkinliğini göstermiştir.
Keywords : Bilgisayarla görme, ince ayar, Vision Transformer, ViT, mobilenet