Traffic signs classification with transfer learning of CNN based models and performance comprasion
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: MOHAMMED GHAZİ KHASSAF ALSHAMİ
Danışman: Fehim Köylü
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Trafik işaretlerini tespit etmeye yönelik sistemler, otonom sürüş ve sürücü yardımı gibi yaygın gerçek dünya uygulamalarının önemli bir parçasıdır. Diğerlerinin yanı sıra ResNet, VGG ve DenseNet dahil olmak üzere birçok öğrenme sistemi, trafik işareti algılamanın doğruluğunu artırmak için son yıllarda kullandırılmıştır. Ancak bunlardan hangisinin diğerlerinden daha iyi performans gösterebileceği net değildir. Modellerin benzer koşullarda ve hiperparametre değerleri altında araştırılmaları gerekir. Sistemin aynı veri kümesi için verdiği performans değerleri karşılaştırılabilir. Ek olarak, aynı iterasyon sayısı ile eğitilmesi gibi standartlar belirlenmelidir. Her ikisi de aynı olması gereken kodlama için kullanılan dil ve eğitim sistemini çağırmak için kullanılan teknik, ayrıca dikkate alınması gereken hususlardır. Sonuç olarak, bu koşullar altında, farklı sınıflandırma modellerinin karşılaştırmasının altında yapıldığı söylenebilir. Benzer durumlarda, bu analojinin sonucu doğru olacaktır. Bu çalışmada, ResNet50, DenseNet'in transfer öğrenmesi ile trafik işaretlerinin tespiti için Türk trafik işareti ve Alman trafik işareti veriseti (GTSRB) kullanılmıştır. DenseNet121, VG16, VGG19, MobileNet, Xception, EfficientNet-B0 derin öğrenme sınıflandırma modelleri transfer öğrenme yöntemiyle veri kümesi üzerinde aynı koşullarda uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar karşılaştırılıp trafik işareti tespitinde kullanımı değerlendirilmiştir. Modeller için eğitim kaybı, doğrulama kaybı, eğitim doğruluğu, validasyon doğruluğu, test kesinliği, test hatırlama, test F1 ölçümü ve test doğruluğu metrikleri verilmiştir. Anahtar Kelimeler: Trafik işareti sınıflandırma; derin öğrenme; evrişimli sinir ağı; transfer öğrenme