Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/7113
Title: Derin öğrenme ile zemin dokusu sınıflandırma
Other Titles: Ground texture classification with deep learning
Authors: Özuysal, Mustafa
Özuysal, Mustafa
Izmir Institute of Technology. Computer Engineering
Keywords: Deep neural networks
Texture classification
Transfer learning
Data set
Doku sınıflandırma
Derin sinir ağları
Transfer öğrenmesi
Issue Date: 2018
Publisher: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Source: Özuysal, M. (2018 May 2-5). Ground texture classification with deep learning. Paper presented at the 26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2018. doi:10.1109/SIU.2018.8404717
Abstract: Bu çalışmada ImageNet veri setinde daha önceden eğitilmiş farklı mimarideki derin sinir ağlarının transfer öğrenmesi yolu ile zemin dokularının sınıflandırılması için kullanılması araştırılmıştır. Yedi farklı zeminden toplanan görüntüler ile yeni bir zemin dokusu veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti ile derin sinir ağları kısmen ya da mümkün olduğunda tüm katmanlarıyla yeniden eğitilmiştir. Sonuçlar küçük imgeler kullanıldığında bile zemin dokularının başarıyla sınıflandırıldığını göstermektedir.
In this study, we investigate the use of transfer learning on various deep neural network architectures pretained on the ImageNet data set for ground texture classification purposes. We introduce a new ground texture data set collected from seven different areas. We retrain deep neural network's last layer or when possible the full set of layers on this data set. The results show that it is possible to discriminate the ground textures even when very small images are used.
Description: 26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2018; Altın Yunus Resort ve Thermal Hotel, Izmir; Turkey; 2 May 2018 through 5 May 2018
URI: http://doi.org/10.1109/SIU.2018.8404717
http://hdl.handle.net/11147/7113
ISBN: 9781538615010
Appears in Collections:Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
7113.pdfConference Paper2.04 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record

CORE Recommender

SCOPUSTM   
Citations

2
checked on Sep 18, 2021

Page view(s)

26
checked on Sep 20, 2021

Download(s)

8
checked on Sep 20, 2021

Google ScholarTM

Check

Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.