A YOLOv4-based method for underwater litter detection

dc.contributor.YOKID223516
dc.contributor.authorDemir, Kübra
dc.contributor.authorYaman, Orhan
dc.contributor.illustratorDemir, Kübra
dc.contributor.illustratorYaman, Orhan
dc.date.accessioned2022-10-06T06:16:02Z
dc.date.available2022-10-06T06:16:02Z
dc.date.issued2022-02-17
dc.descriptionBildiri - Yayımlanmış
dc.description.abstractSu altı görüntü işleme, su altı canlıları ve nesnelerin tespiti için önemli bir araştırma alanıdır. Bu çalışmada, insansız su altı robotu kullanılarak su altı çöp tespiti için derin öğrenme tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Su altında bulunan plastik şişe, cam şişe ve plastik paket ve büyük plastik bidon nesnelerine ait görüntüler toplanarak bir veri seti oluşturulmuştur. Dört nesne türü için toplamda 720 sualtı görüntüsü toplanmıştır. 720 görüntü içerisinde 962 nesne mevcuttur. Bu görüntüler LabelImg programı kullanılarak etiketlenmiştir. Bu çalışmada nesne tespiti için YOLOv4 (You Only Look Once) algoritması kullanılmıştır. Önerilen yöntem 80:20 eğitim test ve 90:10 eğitim test oranı ile uygulanmış ve sırasıyla %88.7 ve %75.8 doğruluk hesaplanmıştır.
dc.identifier.citationDemir, K. ve Yaman, O. (2022). A YOLOv4-based method for underwater litter detection. Demir, K. ve Yaman, O. (Haz.). International Informatics Congress (IIC2022). (ss.354-361). International Informatics Congress (IIC2022): International Informatics Congress (IIC2022).
dc.identifier.endpage361
dc.identifier.startpage354
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11508/21023
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofInternational Informatics Congress (IIC2022)
dc.relation.publicationcategoryUluslararası
dc.relation.publishinghaddressInternational Informatics Congress (IIC2022)
dc.relation.publishinghouseInternational Informatics Congress (IIC2022)
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectSu altı görüntüleri
dc.subjectDerin öğrenme
dc.subjectGörüntü işleme
dc.subjectNesne algılama
dc.subjectÇöp tespiti
dc.titleA YOLOv4-based method for underwater litter detection
dc.typeConference Object

Dosyalar

Orijinal paket

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
Tam Metin.pdf
Boyut:
1,95 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format

Lisans paketi

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
license.txt
Boyut:
14,1 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: