Derin Öğrenme Modellerinin Testi için Ortak Platform Tasarımı

Authors : İbrahim Kuru, Hatice Küpeli, Kerim Kürşat Çevik

Pages : 693-709

Doi:10.35193/bseufbd.1732011

View : 119 | Download : 237

Publication Date : 2025-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu araştırmanın amacı, kullanıcıların herhangi bir yazılım bilgisine ihtiyaç duymaksızın farklı derin öğrenme modellerini mobil cihazlar üzerinden test edebilecekleri bir uygulama geliştirmektir. Geliştirilen platform, Flutter yazılım çatısı kullanılarak hazırlanmış olup, TensorFlow Lite (TFLite) formatındaki modellerin çeşitli veri kümeleri ile denenmesini mümkün kılmaktadır. Uygulamanın temel işlevi, DeepLabV3, MobileNet ve YOLOv2 gibi yaygın kullanılan derin öğrenme mimarilerini destekleyerek model doğruluğu, işlem süresi ve bellek kullanımı gibi performans ölçütlerine dair kullanıcıya geri bildirim sunmaktır. Böylece, yalnızca belirli modellerle sınırlı kalan mevcut uygulamaların aksine, daha genel ve genişletilebilir bir yapı önerilmektedir. Çift platform desteği (Android ve iOS), sade kullanıcı arayüzü ve kolay kullanılabilirlik özellikleri sayesinde teknik bilgisi sınırlı kullanıcılar için erişilebilir bir çözüm sunulmaktadır. Elde edilen bulgular, geliştirilen platformun model test süreçlerini demokratikleştirerek derin öğrenme teknolojilerinin daha geniş kullanıcı gruplarına ulaşmasında etkili olabileceğini göstermektedir. Gelecek çalışmalarda, PyTorch ve ONNX formatlarının entegrasyonu, bulut tabanlı veri işleme sistemleriyle uyumluluk ve mobil donanım sınırlamalarına yönelik optimizasyon çalışmaları hedeflenmektedir.
Keywords : Derin Öğrenme, Mobil Platform, TensorFlow, Flutter

ORIGINAL ARTICLE URL