Hastalıklı Yaprak Tespiti

Oğuz Kuru

Bu çalışmada CNN model kullanılarak veri setinde bulunan bitki türleri üzerindeki hastalıklar ve hastalık türleri tespit edilmeye çalışılmıştır. Aynı zamanda hastalıklı yaprak ve sağlıklı yaprak fark edilmeye çalışılmıştır. Derin öğrenme modeli ve görüntülerin işlenmesi için Python programlama dili kullanılmıştır. Veri seti https://www.kaggle.com/datasets/emmarex/plantdisease adresinden alınmıştır. Bu veri 54305 adet resimden oluşmaktadır. Resimler 14 bitki türü ve bitki türleri üzerindeki hastalıklarla beraber 38 sınıftan oluşmaktadır. Resimler ilk olarak Python dili kullanılarak belli ön işl ...Daha fazlası

Diğer 2023 Aytuğ Onan İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 10 Görüntülenme

Erişime Açık

Exploring the Impact of Different Potential Update Rules on the Performance of Spiking Neural Networks

ELİF SENA ÖZCAN

Son yıllarda, spiking sinir ağlar (SNN'ler), gerçek nöronların faaliyetini taklit edebilme yetenekleri nedeniyle popülerlik kazanmış ve geniş bir makine öğrenimi uygulama yelpazesine uygun hale gelmiştir. Bu çalışmada, farklı potansiyel güncelleme kurallarının SNN'lerin COVID-19 sınıflandırması için performansına olan etkisini araştırıyoruz. COVID-19 pandemisi, sağlık sistemine eşi benzeri görülmemiş zorluklar getirmiş olup, hastalığın yayılmasını kontrol etmek için erken teşhis önemlidir. CT tarama görüntüleme, hastalıkla ilişkili akciğer anormalliklerini gösteren yüksek çözünürlüklü görüntül ...Daha fazlası

Diğer 2023 Osman Gokalp İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü 7 Görüntülenme

Filtreler

Koleksiyon [2]

Ambargo Durumu [1]

Tam Metin [1]

Eser Sahibi [14]

Tür [2]

Yayın Tarihi [1]

Yayıncı [1]

Kayıt Giriş Tarihi [1]

Tez Danışmanı [10]

Yayın Dili [2]

Konu Başlıkları [20]

Hastalıklı Yaprak Tespiti

Oğuz Kuru

Exploring the Impact of Different Potential Update Rules on the Performance of Spiking Neural Networks

ELİF SENA ÖZCAN