Zobrazeno 1 - 10
of 59
pro vyhledávání: '"Görüntü Sınıflandırma"'
Autor:
Cemal İhsan Sofuoğlu, Derya Bırant
Publikováno v:
Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, Vol 28, Iss 3, Pp 809-820 (2023)
Plant disease classification is the use of machine learning techniques for determining the type of disease from the input leaf images of the plants based on certain features. It is an important research area since early identification and treatment o
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e2ceb612ac3f4e3cb5fc785f418246c3
Autor:
Tolga Hayıt
Publikováno v:
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Vol 11, Iss 3, Pp 1388-1398 (2023)
Derin öğrenme tabanlı görüntü sınıflandırma çalışmalarının en önemli aşamalarından biri veri elde etme aşamasıdır. Modeli eğitecek veri setinin göreve özgü ve uygun kalitede olması gerekmektedir. Bu nedenle veri setinin oluş
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2f8312c494f9483d8516d3911ed682c0
Autor:
Burhan Ergen, Abdullah Şener
Publikováno v:
Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, Vol 27, Iss 3, Pp 1193-1206 (2022)
Günümüzde teknolojinin gelişmesi yapay zekâ çalışmalarının da hızlı bir şekilde gelişmesine olarak sağlamaktadır. Gelişen yapay zekâ çalışmaları arasında son zamanlarda popülerliği yüksek olan konulardan birisi sanal ortamla
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5e5ffef2fbd54e0493666e5cf83dfe02
Publikováno v:
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol 10, Iss 2, Pp 242-258 (2022)
Hiperspektral uzaktan algılama görüntüleri (HUAG), yüzlerce spektral bant içeren ve iki uzamsal-bir spektral boyuta sahip 3B görüntü küpleridir. Sınıflandırma, HUAG’de en popüler konulardan biridir. Son yıllarda HUAG sınıflandırma
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5c7ffafc34234b688e8f975ca56eacfc
Autor:
Durmuş Özdemir, Naciye Nur Arslan
Publikováno v:
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Vol 10, Iss 2, Pp 628-640 (2022)
This study aimed to present an analysis of deep transfer learning models to support the early diagnosis of Covid-19 disease using X-ray images. For this purpose, the deep transfer learning models VGG-16, VGG-19, Inception V3 and Xception, which were
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fa5f2726458d40e698e9678a2754be3c
Autor:
Kadir Kaya, İsmail Yabanova
Publikováno v:
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, Vol 25, Iss 2, Pp 174-187 (2019)
Bu çalışmada yaban hayatında görüntü işleme tabanlı yaban hayvanlarının tür tespiti ve sayımının yapılması hedeflenmiştir. Korunan alanlarda sabit bir kameradan elde edilen görüntülerden ülke ekonomisine av turizmi ile katma de
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/14c7e3dbba394c07aec30c55f3dcac85
Autor:
İsmail Yabanova, Kadir Kaya
Publikováno v:
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, Vol 25, Iss 2, Pp 174-187 (2019)
Bu çalışmada yaban hayatında görüntü işleme tabanlı yaban hayvanlarının tür tespiti ve sayımının yapılması hedeflenmiştir. Korunan alanlarda sabit bir kameradan elde edilen görüntülerden ülke ekonomisine av turizmi ile katma de
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/91279b413955451da5430719565766e6
Autor:
ŞENER, Abdullah, ERGEN, Burhan
Publikováno v:
Volume: 12, Issue: 3 1238-1249
Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
Journal of the Institute of Science and Technology
Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
Journal of the Institute of Science and Technology
Weather conditions appear as an unchangeable structure. However, determining and determining weather conditions can help individuals plan their physical activities. In the study, it has been tried to perform different sky images and weather detection
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::899e553050575e80a11a6f550e8c51ce
https://doi.org/10.21597/jist.1093732
https://doi.org/10.21597/jist.1093732
Publikováno v:
Uludağ University Journal of The Faculty of Engineering, Vol 21, Iss 2, Pp 257-268 (2016)
Bilgisayar destekli tespit (BDT) sistemleri görüntü işleme ve örüntü tanıma tekniklerini kullanarak medikal görüntülerdeki normal olmayan yapıların tespit işlemine yardımcı olmaktadır. BDT sistemleri karar verme sürecini hızlandır
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8d8494274eab47a28d903170744399bd
Publikováno v:
Volume: 10, Issue: 2 242-258
Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology
Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology
Hiperspektral uzaktan algılama görüntüleri (HUAG), yüzlerce spektral bant içeren ve iki uzamsal-bir spektral boyuta sahip 3B görüntü küpleridir. Sınıflandırma, HUAG’de en popüler konulardan biridir. Son yıllarda HUAG sınıflandırma
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::277291b0e6b6f4b6bf24961e34873873
https://dergipark.org.tr/tr/pub/gujsc/issue/69964/1055942
https://dergipark.org.tr/tr/pub/gujsc/issue/69964/1055942
