Performance Comparison of YOLOv3,YOLOv4 and YOLOv5 algorithms : A Case Study for Poultry Recognition

Authors : Oğuzhan KIVRAK, Mustafa Zahid GÜRBÜZ

Pages : 392-397

Doi:10.31590/ejosat.1111288

View : 16 | Download : 13

Publication Date : 2022-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmanın amacı, görüntüleri sınıflandırmak için kullanılan popüler evrişim sinir ağı modellerinin arasındaki performans farklılıklarını bulmaktır. Bunun için, YOLO modelinin farklı versiyonları üzerinde bir vaka çalışması yürütüldü. Bu çalışma için yeni bir veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setinde, 918 adet tavuk, horoz ve civciv görüntülerini içeren kümes hayvanı fotoğrafları bulunmaktadır. Veri kümesinin % 80'i eğitim % 20 test olarak ayrılmıştır. Eğitim ve test veri kümelerindeki kümes hayvanlarının görüntüleri manuel olarak etiketlendi. Eğitim veri kümelesindeki görüntüler YOLOv3-tiny, YOLOv3, YOLOv4-tiny, YOLOv4, YOLOv5s, ve YOLOv5x modelleri kullanılarak eğitim tamamlandı. Kümes hayvanı tespiti için YOLOv5' modeli ile elde edilen sonuçlar diğer popüler CNN mimarisi sahip olan YOLOv3 YOLOv4 modelleri ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak YOLOv5x(XLarge Depth(derinlik)) modeli 0,5 IOU'da %99,5 ortalama hassasiyetle en yüksek doğruluk oranı bulunmuştur.
Keywords : YOLO, Performans Karşılaştırma, Görüntü İşleme, Evrişimsel Sinir Ağları, Kümes Hayvanı Tanıma