Estimating weight from Diyarbakir region watermelon images using deep learning methods

Bu tez çalışmasında Diyarbakır yöresinde yetişen karpuzların görüntüleri kullanılarak derin öğ-renme metotlarıyla karpuzların ağırlık tahmini yapılmıştır. Çalışmada 5000 adet karpuz görüntüsü kullanıl-mıştır. Diyarbakır yöresinde yetiştirilen karpuzların market ve semt pazarlarında fotoğrafları çekilerek bilgisayar ortamında kayıt altına alınmıştır. Toplanan karpuz görüntülerinin arka planları alındıktan sonra maskeleri Python programında yapılmıştır. Maskeler U-Net mimarisinde kullanılmak üzere eğitim dosyasına alınmıştır. Derin öğrenme yöntemlerinde evrişimli sinir ağları ile U-Net mimarisi kullanılmıştır. Görüntülerin segmentasyonu başarılı bir şekilde yapılmıştır. U-Net mimarisi %99,65 ora-nında başarılı bir şekilde karpuz görüntüsünü geometrik olarak tahmin etmiştir. U-Net modelinde elde edilen görüntülerden piksel alan metodu ile karpuzun görüntüde kapladığı alan oranı hesabı yapılmıştır. Görüntülerin boy ve en pikselleri belirlendikten sonra yapay sinir ağı ile eğitimlerine geçilmiştir. En iyi mimariyi bulmak için yapay sinir ağları 9 farklı mimari ile eğitimi yapılmıştır. En iyi mimari 4 gizli kat-mana sahip 1024 birime ayrılmış olan ve aktivasyon fonksiyonu olarak ReLU kullanılan mimari olmuş-tur. Görüntülerden elde edilen karpuz verilerinin çok katmanlı yapay sinir ağlarında eğitilmesi ile test doğruluk oranı %92,59 ve eğitim doğruluk oranı ise %94,43 bulunmuştur. Sonuç olarak oluşturulan derin öğrenme yöntemi saye-sinde 65 cm mesafede fotoğrafı çekilen karpuz görüntülerinin kaç kilo aralığında olduğu tahmin edecek bir program oluşturularak dijital tarım alanındaki çalışmalara katkıda bulunacaktır.