Bal Arı Hastalıklarının Sınıflandırılması için ConvMixer, VGG16 ve ResNet101 Tabanlı Topluluk Öğrenme Yaklaşımı
Küçük Resim Yok
Tarih
2024
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bal arıları birçok etkenden dolayı ekosistemin en önemli bileşenlerinden biridir. Fakat son zamanlarda artan varroa paraziti, iklim değişiklikleri ve böcek istilası gibi etkenlerden dolayı bal arıları tehdit altındadır. Bundan dolayı son zamanlarda gelişmiş yapay zekâ teknikleri ile arılarının analiz edilmesi oldukça önemli bir araştırma konusu olmuştur. Bu çalışmada arı hastalıklarının sınıflandırılması için Evrişimsel sinir ağ mimarileri tabanlı bir topluluk öğrenme yaklaşımı sunulmuştur. ConvMixer, VGG16 ve ResNet101 tabanlı topluluk öğrenme yaklaşımı (CVR-TÖY) olarak adlandırılan bu model temel olarak VGG16, ResNet101 ve ConvMixer sınıflandırıcılarının tahmin skorlarının birleştirmesine dayanmaktadır. Bu sayede farklı yaklaşım teknikleri ile geliştirilen VGG16, ResNet101 ve ConvMixer yapılarının tahmin çıktıları etkili bir şekilde birleştirilerek bal arı hastalık sınıflandırma performansı artırılmıştır. Tahmin skorları birleştirilirken iki yaklaşım denenmiştir. Birinci yaklaşımda modellerin tahmin çıktılarının en yüksek değeri alınarak sınıflandırma tahmini yapılmıştır. İkinci model ise ortalama değer alma yaklaşımıdır. Ortalama değer alma yaklaşımının ortak akıl modeli ile en iyi sonucu ürettiği görülmüştür. Deneysel çalışmalarda 6 farklı kovan probleminden etkilenen arı görüntülerini içeren BeeImage Dataset (BI) veri kümesi kullanılmıştır. Bu deneysel çalışmada önerilen modelden %98.87 F1-skoru elde edilmiştir. Ayrıca yapılan deneysel çalışmada önerilen model son teknolojik modeller ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda önerilen modelin F1-skoru %2.31 daha yüksek performans göstermiştir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Biyoloji, Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka
Kaynak
Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
36
Sayı
1
