Transfer Öğrenme Modelleri ile Elma Yapraklarında Hastalık Tespiti

Authors : Mihriban Aybar, Uğur Talaş, Burakhan Çubukçu

Pages : 57-63

Doi:10.53608/estudambilisim.1556425

View : 70 | Download : 138

Publication Date : 2024-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada elma ağacı yapraklarının görüntüleri üzerinde transfer öğrenme yöntemleri kullanılarak hastalıkların teşhis edilebilmesi amaçlanmıştır. Birçok alanda olduğu gibi tarım alanında da verimlilik oldukça önemlidir Verimliliği yüksek tutmanın önemli unsurlarından biri bitki hastalıklarıyla mücadele etmektir. Hastalıklarla mücadele edebilmek için hastalığın erken teşhis edilmesi, bu mücadeleyi kolaylaştırmaktadır. Elma ağaçlarında sıklıkla görülen “kara çürüklük”, “sedir elma pası” ve “elma kabuğu uyuz” hastalıkları için yaprak görüntülerinden uzman desteğiyle teşhis yapılabilmektedir. Bu çalışmada PlantVillage veri seti kullanılarak bu hastalıkların teşhisi için yapay zeka modelleri kullanılmıştır. Çalışmada Xception ve InceptionV3 transfer öğrenme yöntemleri kullanılarak, modeller popüler metrikler ile karşılaştırılarak incelenmiştir. Xception modeli ile %99,84 doğruluk oranı elde edilirken, InceptionV3 modeli ile %98,58 doğruluk oranına ulaşmıştır.
Keywords : Transfer Öğrenme, Xception, İnceptionV3, Plant Village