ResNet ve DenseNet mimarilerinin kıyı çıkarımı konusunda teorik karşılaştırması

Günümüzün Derin Öğrenme teknolojileri, evrişimsel ağlar konusunda bir çok yaklaşım sunmaktadır. Sunulan bu yaklaşımlar, veri kümelerini eğitmek ve bu veri kümelerinden istenen sonuçları üretmek için araştırmacılara hizmet eder. Her CNN mimarisinin kendine özgü güçlü noktaları ve zayıf yanları vardır. Bu durum nedeniyle, bu mimariler arasındaki bir karşılaştırma değerli bir varlıktır. Görüntü işleme, uzaktan algılama çalışmalarında, uzaktan algılanmış verinin işlenmesi amacıyla yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Mevcut mimariler arasında RESNET ve DENSENET mimarileri Dr. Gülsüm Çiğdem Çavdaroğlu tarafından TÜBİTAK üzerindeki projesi için kullanılmak üzere seçilmiştir. Karşılaştırmanın sonucu o projede en verimli mimariyi uygulamak için kullanılacaktır. Bu tez, RESNET ve DENSENET'in ana hatlarını çizmek ve bu tez tarafından desteklenebilecek diğer projeler için bir öngörü oluşturmak için yazılmıştır. Uzaktan algılama alanında doğru bir görüntü tanıma süreci elde etmek için bir ön araştırma gereklidir. Araştırma tezi olarak bu çalışma, RESNET ve DENSENET evrişim ağlarının performans göstergelerini, çalışma biçimini öğrenme amacına hizmet eder. Araştırmanın sonucu akademik bir proje için bir temel oluşturacaktır. Diğer yandan, bu evrişimsel ağ yaklaşımlarının karşılaştırılması, projenin konusuna bağlı olarak hangi yaklaşımın uzaktan algılama projeleri için daha uygun olduğuna karar vermek için bilgi sağlar. Uzaktan Algılama üzerine gelecekteki çalışmalar için bu tez çalışması bir rehberlik ve tercih sebebi sağlayacaktır. Sunulan tez çalışması, Dr. Gülsüm Çiğdem Çavdaroğlu tarafından başvurulan "Uydu Görüntülerinden Kıyı Sınırlarının Derin Öğrenme Yöntemleri ile Otomatik Çıkarımı" isimli 3501 Tübitak Projesi'nin teknik fizibilitesi olarak geliştirilmiştir ve tez sonuçları proje kabulü sonrasında proje kapsamında uygulanacaktır.