Uzaktan algılama görüntülerinden binaların çıkarılmasında derin öğrenme modellerinin kullanımı

Bu çalışma ile derin öğrenme modeli kullanılarak uzaktan algılama görüntülerinden binaların otomatik olarak çıkarımı yapılmıştır. Modelin eğitimi ve testi için açık erişimli İnria veri seti kullanılmıştır. Çalışmada kullanılacak model oluşturulurken, farklı ağ omurgaları ve bölütleme algoritmalarının performansı aynı veri seti üzerinde değerlendirilmiş ve en yüksek başarım oranına sahip model seçilmiştir. Test edilen modeller;Resnext50 ağ omurgası ve FPN bölütleme mimarisinden oluşan model, VGG16 ağ omurgası ve U-Net mimarisinden oluşan model, ResNet50 ağ omurgası ve LinkNet mimarisinden oluşan model, ResNext50 ağ omurgası ve PSPNet mimarisinden oluşan modeldir. Bu 4 model içinde %78.14 IoU değeri ile iyi sonucu veren ResNext50 omurgası ve FPN bölütleme mimarisinden oluşan model çalışmada kullanılmak üzere seçilmiştir. Seçilen model 3 öğrenme dönemi için,ReLU aktivasyon fonksiyonu, Cross entropi ve zar kayıp fonksiyonları kullanılarak eğitilmiş ve ağın çıktısı için Softmax sınıflandırıcısı kullanılarak sonuçlar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar literatürde aynı veri seti ile farklı modeller kullanılarak elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır.