Classification of Human and Vehicles with The Deep Learning Based on Transfer Learning Method

Authors : Enes CENGİZ, Cemal YILMAZ, Hamdi KAHRAMAN

Pages : 215-225

Doi:10.29130/dubited.842394

View : 17 | Download : 9

Publication Date : 2021-05-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Son yıllarda derin öğrenme algoritmalarının kullanımında önemli bir artış görülmektedir. Uygulamalarda derin öğrenme modellerinden evrişimli sinir ağı (ESA) özellikle görüntü işlemede insan ve araç gibi önemli nesneleri diğer nesnelerden ayırmak için sıklıkla kullanılmaktadır. Görüntü işleme donanımlarının gelişmesiyle görüntü işleme süreci önemli ölçüde azaltılmaktadır. Bu gelişmeler sayesinde derin öğrenme üzerine yapılan çalışmaların performansı artmaktadır. Bu çalışmada, dronlar tarafından elde edilen görüntülerden nesneleri (insan, araba ve motosiklet/bisiklet) tespit etmek ve sınıflandırmak için derin öğrenmeye dayalı bir sistem geliştirilmiştir. Derin sinir ağının transfer öğrenme yöntemiyle eğitilmesi ve test edilmesi için açık kaynak olan Stanford Üniversitesi görüntü seti ve Afyon Kocatepe Üniversitesi (AKÜ)’nde oluşturulan drone görüntü seti olmak üzere iki veri seti kullanılmıştır. GoogleNet, VggNet ve ResNet50 derin öğrenme algoritmaları kullanılarak insan, araba ve motosiklet/bisiklet sınıflarını tespit etme ve sınıflandırma işlemine göre kesinlik, duyarlılık ve f1 skor değerleri değerlendirilmiştir. Bu değerlendirme sonucuna göre ResNet50 modelinde 0,916 kesinlik, 0,895 hassasiyet ve 0,906 f1 skor değeriyle performansı yüksek sonuçlar elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Nesne tespiti, CNN
Keywords : Derin Öğrenme, Nesne Tespiti, CNN