`goruntu-siniflandirma` ile İlgili Madde Sonuçları

Derin sinir ağları mimarilerinde karşılaşılan en büyük problemlerden biri olan “katman sayısı arttıkça eğitim performansının düşmesi” sorununu çözmek üzere geliştirilen ResNet (Residual Network), 2015 yılında Kaiming He ve ekibi tarafından tanıtılmıştır. Bu mimari, klasik katman yapılarına ek olarak artık bağlantılar (residual connections) kullanarak, çok derin ağların daha verimli ve başarılı şekilde eğitilebilmesini sağlamıştır. Özellikle görüntü sınıflandırma gibi görevlerde yüksek doğruluk e

DenseNet, yani Yoğun Bağlantılı Evrişimli Sinir Ağları, 2017 yılında Gao Huang ve çalışma arkadaşları tarafından geliştirilmiş bir derin öğrenme mimarisidir. Bu yapı, her katmanın yalnızca bir sonraki katmana değil, tüm sonraki katmanlara bağlantılar kurmasını sağlayarak sinir ağı içinde bilgi akışını maksimum düzeye çıkarır. DenseNet mimarisi, özellikle parametre verimliliği ve gradyan akışı açısından derin sinir ağlarının eğitiminde önemli avantajlar sağlamaktadır.Yoğun Bağlantı MimarisiDenseN

EfficientNet, görüntü sınıflandırma görevlerinde yüksek doğruluk sağlamakla birlikte hesaplama maliyetini minimumda tutmayı amaçlayan bir derin öğrenme mimarisidir. İlk olarak 2019 yılında Google AI tarafından tanıtılan EfficientNet ailesi, hem doğruluk hem de verimlilik açısından önceki konvolüsyonel sinir ağı (CNN) mimarilerine göre önemli gelişmeler sunmuştur. Modelin temelinde, derinlik (depth), genişlik (width) ve çözünürlük (resolution) olmak üzere üç temel ölçütün dengeli biçimde ölçeklen

MobileNet, Google tarafından geliştirilen ve özellikle mobil ve gömülü cihazlarda çalışmak üzere optimize edilmiş bir derin öğrenme mimarisidir. Bu mimari, geleneksel konvolüsyonel sinir ağlarının (CNN) performansını korurken, işlem maliyeti ve model boyutunu ciddi şekilde azaltmayı hedefler. MobileNet modelleri, düşük gecikme süresi ve düşük güç tüketimi gerektiren uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.Derinlik Ayrık Konvolüsyon (Depthwise Separable Convolution)MobileNet mimarisinin teme

VGG19, görsel tanıma görevleri için geliştirilmiş derin bir konvolüsyonel sinir ağıdır. 2014 yılında Oxford University Visual Geometry Group (VGG) tarafından önerilen bu model, VGG16'nın daha derin bir versiyonudur. Toplam 19 katmandan oluşan bu yapı, küçük konvolüsyon filtreleri (3×3) ile daha derin bir modelleme sağlayarak daha karmaşık örüntülerin öğrenilmesini amaçlamaktadır.VGG19 MimarisiVGG19 mimarisi, VGG16 ile benzer tasarım prensiplerine dayanır. Her konvolüsyon katmanında 3×3 filtre ku

VGG16, görsel tanıma görevleri için geliştirilmiş derin bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN) mimarisidir. 2014 yılında Oxford University Visual Geometry Group (VGG) tarafından önerilen bu model, aynı yıl ImageNet yarışmasında yüksek başarı elde etmiş ve derin öğrenme tabanlı görüntü işleme modellerinin evriminde önemli bir dönüm noktası olmuştur. “16” ifadesi, modeldeki katman sayısını (13 konvolüsyon + 3 tam bağlantılı) belirtir.VGG16 MimarisiVGG16'nın temel tasarım felsefesi, çok sayıda küçük fil

Görüntü Sınıflandırma, uzaktan algılama teknolojilerinin temel uygulama alanlarından biri olup, arazi örtüsü kullanımının haritalanması ve harita bilgilerinin üretilmesi sürecini kapsar. Bu işlem, uzaktan algılanmış görüntülerde aynı spektral özelliğe sahip bölgelerin benzer şekilde temsil edildiği tematik haritaların hazırlanmasıdır. Görüntü sınıflandırmada, bir görüntüdeki her bir piksel değerinin ait olduğu özellik grubunun belirlenmesi amaçlanır. Sınıflandırma sonucunda elde edilen dijital g

Xception, derin öğrenmede görüntü sınıflandırma alanında yaygın olarak kullanılan bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN) mimarisidir. Google tarafından 2017 yılında önerilen bu yapı, “Extreme Inception” (uç noktadaki Inception) anlamına gelir ve Inception mimarisinden esinlenerek geliştirilmiştir. Xception mimarisi, özellikle derin ayrık konvolüsyon (depthwise separable convolution) prensibine dayalı olmasıyla dikkat çeker. Bu yapı, daha düşük parametre sayısıyla daha yüksek performans elde etmeye ol

ConvNeXt, klasik konvolüsyonel sinir ağlarını (CNN) modern derin öğrenme yaklaşımlarıyla yeniden tasarlayan bir mimaridir. 2022 yılında Facebook AI (Meta AI) araştırmacıları tarafından önerilen bu model, Transformer tabanlı modellerin başarısından ilham alarak saf konvolüsyonel bir yapının da güncel mimari ve optimizasyon teknikleriyle çok güçlü sonuçlar elde edebileceğini göstermiştir. ConvNeXt, ImageNet ve diğer görsel benchmark'larda Vision Transformer (ViT) gibi mimarilerle rekabet edecek dü

ResNeXt, derin konvolüsyonel sinir ağlarında doğruluğu artırırken parametre verimliliğini korumayı hedefleyen bir CNN mimarisidir. Facebook AI Research (FAIR) tarafından 2017 yılında önerilen bu yapı, ResNet mimarisindeki artık (residual) bağlantı ilkesini Inception mimarisindeki grup temelli ayrık dönüşüm fikriyle birleştirerek geliştirir. ResNeXt’in temel yeniliği, aynı yapıdaki dönüşümlerin paralel dallar (cardinality) üzerinden bir araya getirilmesidir.ResNeXt Mimarisinin TemelleriResNeXt, R