Panda-Bukalemun

Adım adım algoritmayı iyileştirerek görüntü işleme.

✨ CNN-Maxpool nedir, nasıl çalışır?

Sınıflandırma (sınıflandırma), sınıflandırma+lokalize etme (classification+localization), nesne tespiti (object detection) ve resim bölütleme (segmentation) işlemlerine yönelik çalışmalarının neredeyse tamamı CNN algoritması kullanılarak gerçekleştirilmektedir. CNN tüm katmanları birbirine tam bağlantılı olarak tasarlanmış ve her bir evrişimsel filtre öğrenilmesi gereken öznitelikleri oluşturmaktadır. Bu evrişimsel katmalar “pooling” katmaları sayesinde hem boyut hem eğitim süresinde optimizasyonu sağlamaktadır.

✨ Data Augmentation Nedir?

Bazı uygulamalarda mevcut veri setinin az olması yöntem başarısının düşürü. Bu durumu önlemek amacıyla mevcut veri setinden sentetik veriler üretilerek örnek sayısı artırılmaktadır, buna da “Data Augmentation” adı verilmektedir.Nesne tanıma problemlerinde genellikle orjinal resmi döndürme (rotation), öteleme (translation), ölçekleme (scaling), resme gürültü (Gauss vb.) ekleme (add noise), resmi belirli bölgeden kırpma (cropping) gibi farklı teknikler uygulanmaktadır.

✨ Drop-out Yönetimi Nedir?

Kısaca eğitim sırasında aşırı öğrenmeyi(overfitting) engellemek için bazı nöronları unutmak için kullanılanılır diyebiliriz.

✨ VeriSeti

https://www.kaggle.com/zisankarsatar/panda-chameleon

✨ Toplu Resim İnderme

Toplu resim indirmek için yararlandığım kaynak: https://medium.com/@ozgurs/h%C4%B1zl%C4%B1-%C5%9Fekilde-resim-dataseti-olu%C5%9Fturma-cfccf4a40c79