Akademik Veri Yönetim Sistemi
ADIYAMAN 1. ULUSLARARASI FEN ve UYGULAMALI BİLİMLER KONGRESİ, Adıyaman, Türkiye, 13 - 14 Temmuz 2021, ss.199
Makine sistemleri günümüzde birçok alanda hizmet vermekte ve hayatın bir parçası olmaktadır. Tıpkı insanlar gibi makinelerin de nesneleri algılaması, anlamlandırması ve sonuçlar çıkarması artık en büyük beklentiler içerisindedir. Görüntü segmentasyonu görüntüde bulunan nesnelerin tespit edilmesinde, anlamlandırılmasında ve sonuçlar çıkartılmasında makine öğrenmesi konusunda yardımcı olmaktadır. Bu alanda yapılan çalışmalar hızla artmakta ve bu yönde teknoloji hızla gelişmektedir. Bilgisayar grafiklerinin geliştirilmesiyle ortaya çıkan “Görüntü üzerindeki nesneler tespit edilebilir mi? Kameralara yansıyan görüntüde yer alan insanın kim olduğunu tespit etmek mümkün mü? “ gibi temel sorular bu alanda yapılan çalışmaların kaynağı olmuş ve eskiden dakikalar hatta saatler alan ve başarı oranı düşük olan yöntemler Yapay Zekâ ve Derin Öğrenme teknikleri sayesinde çok daha başarılı ve daha kısa sürelerde gerçekleşebilmektedir. Yapılan çalışmada yaygın kullanılan görüntü segmentasyonu teknikleri incelenmiş ve uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Nuclei veri kütüphanesi üzerinde derin öğrenme algoritması olan U-Net’in dice ve jaccard başarım ölçümleri yapılmıştır. Yapılan çalışma sonucunda klasik yöntemlere göre geliştirilen derin öğrenme temelli U-Net algoritmasının daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir.
Anahtar kelimeler: Görüntü segmentasyonu, U-Net, derin öğrenme, yapay zeka