Dağ çiçeklerinin derinlemesine ayrıştırılabilir evrişimli yapay sinir ağlarıyla sınıflandırılması

Abstract

Dünyada 374.000'in üzerinde damarlı bitki türünün olduğu bilinmektedir. Bu bitki türlerinin yaklaşık 295.000 (%78) adedi ise çiçekli bitkilerden oluşmaktadır. Çiçek türlerinin belirlenmesi ve sınıflandırması botanik araştırmacılar için bile oldukça zor ve zaman alıcı bir işlem olup bilgisayarlı görme alanı için de zor problemdir. Bir görsel nesne tanıma problemi olan çiçek tanıma problemi, üzerinde çeşitli araştırma ve yayınların olduğu bir alandır. Bu çalışmada Doğu Anadolu Bölgesi'nde yetişen 14 bitki türünün mobil ortamda sınıflandırılabilmesi için Derin Öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Derinlemesine Ayrıştırılabilir Yapay Sinir Ağları ile eğitilen model ile mobil uygulama geliştirilmiştir. Artan veri boyutunun sınıflandırma üzerindeki etkisi incelenmiştir.

It is known that there are over 374.000 vein plant species in the world. About 295,000 (78%) of these plant species are flowering plants. Identification and classification of flower species is a very difficult and time-consuming process, even for botanical researchers, and is a difficult problem for computer vision field. The flower recognition problem, which is a visual object recognition problem, is an area of research and publications on it. In this study, Artificial Neural Networks were used to classify 14 plant species grown in the Eastern Anatolia Region with Deep Learning algorithms. The mobile application has been developed with the model that is trained with Depthwise Separble Convolutional Neural Networks. The effect of increasing data size on classification was examined.