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.
Kurumsal Referanslarımız SED Quartile İstatistik S.S.S. Kullanım Kılavuzu Bize Ulaşın
Kurumsal Başvuru Dergi Başvurusu
Türkçe English
 Görüntüleme 32
 İndirme 1
Menü
Mendeley
Endnote
VGG16 Mimarisi Kullanılarak Yuvarlak Örgü Kumaş Hatalarının Tespit Edilmesi
2022
Dergi:  
Türk Doğa ve Fen Dergisi
Yazar:  
DOI:  
10.46810/tdfd.1105343
Özet:

Although the conventional image processing methods can detect fabric defects, fabric defect detection is an open research problem due to the diversity of defect types. In this paper, the feasibility of VGG16 deep learning architecture for fabric defect detection has been demonstrated. A new fabric defect database is used. The pre-trained model of VGG16 architecture on the new database is built. Thus, the training time of the model is reduced. The experimental results show that the VGG16 model outperforms the traditional Shearlet transform and GLCM methods.

Anahtar Kelimeler:

Detecting Of Circular Knitting Fabric Defects Using Vgg16 Architecture
2022
Dergi:  
Türk Doğa ve Fen Dergisi
Yazar:  
DOI:  
10.46810/tdfd.1105343
Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler
1. Fabric Defect Detection Using Customized Deep Convolutional Neural Network for Circular Knitting Fabrics
2022


  Detaylar
 PDF Görüntüle
2. Classification of Circular Knitting Fabric Defects Using MobileNetV2 Model
2023


  Detaylar
 PDF Görüntüle
3. Automatic Disease Detection of Basal Stem Rot Using Deep Learning and Hyperspectral Imaging
2023


  Detaylar
 PDF Görüntüle
4. A TRANSFER LEARNING APPROACH BY USING 2-D CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FEATURES TO DETECT UNSEEN ARRHYTHMIA CLASSES
2021


  Detaylar
 PDF Görüntüle
5. REAL-TIME DETECTION OF KNITTING FABRIC DEFECTS USING SHEARLET TRANSFORM
2019


  Detaylar
 PDF Görüntüle
6. Classification and Detection of Rice Diseases Using a 3-Stage CNN Architecture with Transfer Learning Approach
2023


  Detaylar
 PDF Görüntüle
Türk Doğa ve Fen Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik; Sağlık Bilimleri; Ziraat, Orman ve Su Ürünleri

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 405
Atıf : 1.194
2023 Impact/Etki : 0.105
Detaylı İncele
Türk Doğa ve Fen Dergisi