EfficientNetB4 Tabanlı Mars Yüzeyi Görüntülerinin Sınıflandırılması: Transfer Öğrenme, Veri Artırma ve Grad-CAM ile Açıklanabilirlik Analizi

Abstract

Mars yüzeyinde yer alan jeolojik yapıların doğru biçimde sınıflandırılması, gezegen bilimi çalışmalarının ilerlemesi ve otonom keşif sistemlerinin geliştirilmesi açısından kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, Mars yüzeyine ait sekiz farklı jeolojik yapının (Other, Slope Streak, Spider, Swiss Cheese, Bright Dune, Crater, Dark Dune ve Impact Ejecta) görüntü tabanlı sınıflandırılması için derin öğrenme temelli bir yaklaşım önerilmektedir. Çalışmada, Kaggle platformunda sunulan Mars Terrain Classification veri seti kullanılmış ve EfficientNetB4 mimarisi üzerine inşa edilen bir transfer öğrenme modeli geliştirilmiştir. Model performansını artırmak amacıyla çeşitli veri önişleme ve veri artırma teknikleri uygulanmıştır. Ayrıca, modelin karar verme sürecinin daha iyi anlaşılabilmesi için Grad-CAM tabanlı açıklanabilirlik analizleri gerçekleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin yüksek sınıflandırma başarımı sağladığını ve görselleştirme analizleri sayesinde jeolojik yapıların güvenilir biçimde ayırt edilebildiğini göstermektedir. Elde edilen bulgular, veri verimliliği yüksek ve açıklanabilir derin öğrenme modellerinin Mars yüzeyi analizinde etkili bir çözüm sunduğunu ortaya koymaktadır.