@article{article_1173565, title={Denim Kumaşından Otomatik Yüksek Çözünürlüklü Bıyık Desen Sentezi}, journal={Computer Science}, volume={IDAP-2022 : International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium}, pages={86–100}, year={2022}, DOI={10.53070/bbd.1173565}, author={Şahin, Emrullah and Talu, Muhammed Fatih}, keywords={Denim kumaş, Bıyık deseni, Görüntü Sentezi, Çekişmeli üretici ağlar}, abstract={Denim kumaşlarındaki bıyık desenlerinin elde edilmesi uzman bir kişi tarafından manuel olarak yaklaşık 2-3 saat sürmektedir. Zamansal maliyetle birlikte kişi bazlı üretimden kaynaklı hatalar meydana gelmektedir. Bu problemin çözümü için bu çalışmada güncel Çekişmeli üretici ağlardan biri olan Pix2PixHD mimarisi kullanılmıştır. Derin öğrenme tabanlı bu mimarinin kullanımı için 2048x1024 ebatlarındaki 589 adet Denim kumaşı-Bıyık Deseni görüntü çiftinden oluşan Denim2BıyıkHD veri kümesi hazırlanmıştır. Mimarinin en uygun sonuçları verebilmesi için üzerinde iyileştirmeler yapılarak geliştirilmiş versiyonu önerilmiştir. Eğitim işleminden sonra geliştirilmiş yöntemle birlikte görüntü kalitesinde yaklaşık 92% oranında başarım sağlanırken, zamansal üretim işlem maliyeti 1 saniyenin altına düşürülmüştür. Bu çalışmayla birlikte Denim kumaşlarındaki bıyık desenlerinin otomatik, yüksek kalitede, hızlı ve nesnel bir şekilde üretimini sağlayan yazılımsal bir sistem geliştirilmiştir.}, publisher={Ali KARCI}, organization={İnönü Üniversitesi Bilimsel Araştırma ve Koordinasyon Birimi}