Yüksek benzerlikli nesnelerin makine öğrenmesi tabanlı sınıflandırılması

Bilgisayarlı görme teknolojileri ile nesnelerin sınıflandırılması, birçok alanda kolaylık sağlamaktadır. Derin öğrenme yaklaşımı, son yıllarda nesne sınıflandırma konusunda oldukça popülerdir. Sınıflandırılmak istenen nesnelerin görsel açıdan birbirine benzer olması, veri setindeki görüntü sayısının yetersiz miktarda olması, aynı sınıf içindeki nesnelerin farklı türevlerinin bulunmasıyla beraber farklı sınıflardaki nesneler arasındaki benzerliğin yüksek olması gibi faktörler sınıflandırma işini zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında, birbirine görsel açıdan yüksek benzerlik barındıran nesne gruplarının derin öğrenme tabanlı yaklaşımlarla sınıflandırılması amaçlanmıştır. Tez çalışması kapsamında, farklı türde ve sayıda verilerin sınıflandırıldığı derin öğrenme tabanlı altı adet farklı yaklaşım önerilmiştir. Tezde kullanılmak üzere oluşturulan veri setlerimizin içeriği; endüstriyel vida, cıvata ve somun görüntüleri, pantograf görüntüleri ve tekstil makinesi yedek parça görüntülerinden oluşmaktadır. Tezde kullanılmak üzere tekstil makinesi yedek parça görüntülerinin elde edilmesinde NİT Örme Tekstil San. ve Tic. Ltd. Şti' den yardım alınmıştır. Ayrıca tez kapsamındaki çalışmalarda kullanmak için birbirine benzer nitelikte olan nesne gruplarının bulunduğu veri setleri de hazırlanmıştır. Önerilen yöntemlerin literatür ile detaylı olarak karşılaştırılması yapılmıştır ve elde edilen sonuçlar incelendiğinde, önerdiğimiz yöntemlerin oldukça başarılı ve etkin olduğu saptanmıştır.