Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 6
 İndirme 5
Derin Sinir Ağları Kullanılarak Koyun-Keçi Çiçeği Hastalığının Tespiti ve Sınıflandırılması için Hibrit Bir Yaklaşım
2022
Dergi:  
El-Cezeri Journal of Science and Engineering
Yazar:  
Özet:

Yapay zeka, ve bunun alt dalları olan makine öğrenimi ve derin öğrenme medikal görüntüleme sistemlerinden yüz tanıma, otonom sürüş gibi bir çok farklı alanlarda kendini ispat etmiştir. Özellikle derin öğrenme modelleri günümüzde çok popüler olmuştur. Derin öğrenme modelleri yapısı itibariyle çok karmaşık olduğundan ötürü doğası gereği kara-kutu modellerine en iyi örneklerden birisidir. Bu durum yorumlanabilirlik ve açıklanabilirlik bağlamında son kullanıcıyı şüphe içerisinde bırakmaktadır. Bu nedenle, bu tür sistemlerin anlaşılabilir metotların açıklanabilir yapay zeka (AYZ) ile yapılması ihtiyacı son yıllarda yaygın olarak geliştirilmiştir. Bu bağlamda, çalışma neticesinde hibrid bir metot geliştirilmiş olup farklı derin öğrenme algoritmaları üzerinden yeni ve orijinal veri kümesi üzerinde sınıflandırma çalışması gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma doğruluğu %99,643 ile VGG16 mimarisi üzerinden Grad-CAM uygulaması gerçekleştirilmiş ve CLAHE metodu ile ön işlenen görüntülerin ısı haritaları çıkarılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

A Hybrid Approach For Detection and Classification Of Sheep-goat Pox Disease Using Deep Neural Networks
2022
Yazar:  
Özet:

Artificial intelligence and its sub-branches, machine learning and deep learning, have proven themselves in many different areas such as medical imaging systems, face recognition, autonomous driving. Especially deep learning models have become very popular today. Because deep learning models are very complex in nature, they are one of the best examples of black-box models. This situation leaves the end user in doubt in terms of interpretability and explainability. Therefore, the need to make such systems understandable methods with explainable artificial intelligence (XAI) has been widely developed in recent years. In this context, a hybrid method has been developed as a result of the study, and classification study has been carried out on the new and original dataset over different deep learning algorithms. Grad-CAM application was performed on VGG16 architecture with classification accuracy of 99.643% and heat maps of pre-processed images were obtained by CLAHE method.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








El-Cezeri Journal of Science and Engineering

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 718
Atıf : 1.639
2023 Impact/Etki : 0.127
El-Cezeri Journal of Science and Engineering