Araştırma Makalesi

Swin Tabanlı Dönüştürülmüş Görüntülerin Sınıflandırılması

Cilt: 8 Sayı: 2 31 Ağustos 2023
PDF İndir
TR

Swin Tabanlı Dönüştürülmüş Görüntülerin Sınıflandırılması

Öz

Görüntü sınıflandırma bilgisayarlı görü alanındaki temel çalışmalardan biridir. Görüntü çözünürlüğü ve görüntünün netliği sınıflandırma performansını önemli ölçüde etkileyen faktörlerdendir. Bu çalışmada görüntülerin çözünürlüğünün ve netliğinin Swin tabanlı dönüştürücü olan Swin2SR algoritması kullanılarak artırılmasıyla görüntü sınıflandırma performansı incelenmiştir. Sınıflandırma için transfer öğrenme olarak ResNet18 modeli kullanılmıştır. CIFAR10 veri kümesi üzerinde 50 epok için yapılan deneyler sonucunda Swin2SR algoritmasının görüntülerin çözünürlüğünü ve netliğini artırarak sınıflandırma doğruluğunu %85’ten %87’ye çıkardığı gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. A. Krizhevsky, I. Sutskever, G. E. Hinton, Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Advances in Neural Information Processing Systems, 25, 2012.
  2. G. Huang, Z. Liu, L. Van Der Maaten, K. Q. Weinberger, Densely Connected Convolutional Networks, In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 4700-4708), 2017.
  3. K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun, Deep Residual Learning for Image Recognition, In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 770-778), 2016.
  4. C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, A. Rabinovich, Going Deeper with Convolutions, In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1-9), 2015.
  5. A. G. Howard, M. Zhu, B. Chen, D. Kalenichenko, W. Wang, T. Weyand, M. Andreetto, H. Adam, Mobilenets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications, arXiv preprint arXiv:1704.04861, 2017.
  6. K. Simonyan, A. Zisserman, Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recognition, arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.
  7. S. J. Pan, Q. Yang, A Survey on Transfer Learning, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345-1359, 2009. C. Shorten, T. M. Khoshgoftaar, A Survey on Image Data Augmentation for Deep Learning, Journal of Big Data, 6(1), 1-48, 2019.
  8. H. Chen, Y. Pei, H. Zhao, Y. Huang, Super-resolution Guided Knowledge Distillation for Low-resolution Image Classification, Pattern Recognition Letters, 155, 62-68, 2022.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Bilgisayar Yazılımı

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

30 Ağustos 2023

Yayımlanma Tarihi

31 Ağustos 2023

Gönderilme Tarihi

27 Temmuz 2023

Kabul Tarihi

17 Ağustos 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 8 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Çiftçi, S. (2023). Swin Tabanlı Dönüştürülmüş Görüntülerin Sınıflandırılması. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 8(2), 108-115. https://doi.org/10.46578/humder.1333782
AMA
1.Çiftçi S. Swin Tabanlı Dönüştürülmüş Görüntülerin Sınıflandırılması. HUMDER. 2023;8(2):108-115. doi:10.46578/humder.1333782
Chicago
Çiftçi, Serdar. 2023. “Swin Tabanlı Dönüştürülmüş Görüntülerin Sınıflandırılması”. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi 8 (2): 108-15. https://doi.org/10.46578/humder.1333782.
EndNote
Çiftçi S (01 Ağustos 2023) Swin Tabanlı Dönüştürülmüş Görüntülerin Sınıflandırılması. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi 8 2 108–115.
IEEE
[1]S. Çiftçi, “Swin Tabanlı Dönüştürülmüş Görüntülerin Sınıflandırılması”, HUMDER, c. 8, sy 2, ss. 108–115, Ağu. 2023, doi: 10.46578/humder.1333782.
ISNAD
Çiftçi, Serdar. “Swin Tabanlı Dönüştürülmüş Görüntülerin Sınıflandırılması”. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi 8/2 (01 Ağustos 2023): 108-115. https://doi.org/10.46578/humder.1333782.
JAMA
1.Çiftçi S. Swin Tabanlı Dönüştürülmüş Görüntülerin Sınıflandırılması. HUMDER. 2023;8:108–115.
MLA
Çiftçi, Serdar. “Swin Tabanlı Dönüştürülmüş Görüntülerin Sınıflandırılması”. Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, c. 8, sy 2, Ağustos 2023, ss. 108-15, doi:10.46578/humder.1333782.
Vancouver
1.Serdar Çiftçi. Swin Tabanlı Dönüştürülmüş Görüntülerin Sınıflandırılması. HUMDER. 01 Ağustos 2023;8(2):108-15. doi:10.46578/humder.1333782