Görüntü sınıflandırma, makine öğrenmesinde önemli bir konudur ve özellikle görüntü işlemede sıkça kullanılmaktadır. CNN, diğer sınıflandırma tekniklerine kıyasla daha iyi sonuçlar verir ve özellikle sınırlı veri durumunda bile yüksek başarı sağlayabilir. Bu makale, Convoliutional Neural Network (CNN) kullanarak görüntü sınıflandırmada nasıl bir çözüm sunabileceğimizi açıklamaktadır. CNN, görüntülerin özelliklerini öğrenmek için filtre bankalarını kullanır ve ardından bu özelliklerin modelin sonunda sınıflandırılmasına neden olur. Bu teknik, yalnızca görüntü sınıflandırmada değil, diğer uygulamalarda da farklı şekillerde kullanılabilir.
CNN Nedir?
Convolutional Neural Network (CNN), özellikle görüntü işlemede kullanılan bir yapay sinir ağı türüdür. Bilgisayarların, insanların yaptığı gibi görüntülerdeki özelliklerini anlamalarını sağlar. Bu sayede çeşitli görevlerde kullanılabilen bir yapay zeka teknolojisi olarak öne çıkar. CNN, veri analizinde de sıkça kullanılır. Görüntüler üzerinde işlem yapmak için CNN ağlarında özellikle Convolutional ve Pooling katmanları kullanılır. Bu sayede görüntülerdeki özellikler daha rahat ve doğru bir şekilde anlaşılabilir.
CNN Nasıl Çalışır?
CNN, görüntülerin özellikleri ve yapıları hakkında bilgi edinmek için filtre bankalarını kullanır. Bu filtre bankaları niteliklerin farklı yönlerini öğrenir ve ardından bu özellikleri kullanarak modelin sonunda sınıflandırmaya neden olur. CNN’in ilk katmanında, Görüntü özelliklerini öğrenmek için birkaç farklı filtre kullanılır ve her biri özellik haritasını oluşturan farklı bir konvolusyonel olarak adlandırılan bir matris kullanır. Sonra, pooling katmanının yol açtığı boyut azaltmasının ardından, özellik haritası, bilgi kaybının minimal olduğu şekilde yeniden ölçeklenir. ReLu aktivasyon katmanı, negatif piksel değerlerini sıfıra eşitler ve pozitifleri koruyarak işlemi tamamlar. Son olarak, tamamen bağlı katman sınıflandırmayı gerçekleştirir ve sonuçlar üretilir.
Convolution Katmanı
Convolutional Neural Network (CNN) kullanarak görüntü sınıflandırma probleminin çözüm yöntemlerinden biri olan Convolution Katmanı, başlangıç katmanı olarak kullanılır. Bu katman, görüntüyü belirli filtrelerle tarar ve filtreleme sonucu oluşturulan özellik haritasını oluşturur. Filtreler, görüntüdeki özellikleri ayırt etmek için kullanılır. Tek bir filtre, farklı özellikleri öğrenir ve tüm görüntülerde aynı filtreler kullanılır. Bu nedenle Convolution Katmanı, görüntüyü filtrelerle tarayıp özellik haritasını oluşturarak diğer katmanlara aktarılan verilerin boyutlarını azaltarak daha az işlem gücü kullanır. Ayrıca, bu katmanın farklı filtreler kullanması sayesinde, her filtreli sonucu birleştirerek daha zengin bir özellik haritası elde edilebilir.
Pooling Katmanı
Pooling katmanı, özellik haritasını özetlemek ve boyutunu küçültmek için kullanılır. Bu katmanda, özellik haritasının belirli bir bölgesinin özellik değerleri tek bir değerle değiştirilir. Bu işlem, ağırlıklı olarak max veya average pooling kullanarak gerçekleştirilir.
Max pooling, özellik haritasının belirli bir bölgesindeki en yüksek özellik değerini alarak özetleme işlemini gerçekleştirir. Average pooling ise aynı bölge için özellik değerlerinin ortalamasını alarak özetleme işlemini gerçekleştirir.
Bu özetleme ve boyut küçültme işlemi, ağın daha az sayıda parametreye sahip olmasını ve daha hızlı çalışmasını sağlar. Ayrıca overfitting problemini de önleyerek ağın daha genelleştirilebilir olmasını sağlar.
ReLu Katmanı
ReLu, “Rectified Linear Unit” kısaltmasıdır ve CNN mimarisinde yaygın olarak kullanılan bir aktivasyon fonksiyonudur. Bu katman, negatif piksel değerlerini sıfıra eşitlerken, pozitif değerleri korur. Böylece ağdaki sparsite (dağılım) artar ve daha az parametre kullanarak daha etkili bir öğrenme sağlanır. ReLu katmanı aynı zamanda esnek yığınsal ağlarda (flexible stacked networks) da yarar sağlar. Bu ağlar, özellikle büyük veri setleri üzerinde doğruluğu arttırma potansiyeline sahip öğrenme tabakalarını içeren bir öğrenme metodudur.
Tamamen Bağlantılı Katmanlar
Tamamen bağlantılı katmanlar, CNN’in son katmanlarıdır ve özellik haritalarının sınıflara atanmasını sağlar. Bu katmanlar, özellik haritasındaki her bir özellik için bir skor hesaplar ve bu skorlar sonucu sınıflandırma yapar. Daha önceki katmanlar sadece özelliklerin tanımlanmasını sağladığı için, tamamen bağlantılı katmanlar sonucunu sağlar. Bu katmanların sayısı ve boyutu, görüntü sınıflandırma probleminin karmaşıklığına ve veri setinin boyutuna bağlı olarak tasarlanır. Örneğin, daha büyük ve karmaşık bir veri seti için daha fazla tamamen bağlantılı katman gerekebilir.
CNN’nin Faydaları
CNN, sınıflandırma teknikleri arasında öne çıkmaktadır. Özellikle görüntü işlemede kullanımı oldukça yaygındır. Bu teknik, özellikle veri büyütme teknikleri ile birleştirilerek, sınırlı veri durumlarında bile yüksek başarı sağlayabilir. Ayrıca, CNN kullanarak elde edilen sınıflandırma sonuçları diğer tekniklere kıyasla daha düşük hata oranlarına sahiptir. Bu nedenle, özellikle görüntü sınıflandırma gibi çeşitli uygulamalarda etkili bir şekilde kullanılabilir.
Veri Büyütme
CNN’nin en önemli avantajlarından biri, sınırlı veri durumunda bile yüksek başarı sağlamasıdır. Ancak, veri miktarını artırdığınızda daha iyi sonuçlar elde etmek mümkündür. İşte burada devreye veri büyütme teknikleri girer. Veri büyütme, var olan veri setine, benzer veriler ekleyerek veri miktarını artırmak anlamına gelir. CNN için en yaygın yöntemler arasında görüntü döndürme, yeniden boyutlandırma, zenginleştirme ve kesme işlemleri yer almaktadır. Bu teknikler, eğitim verileri çeşitlendirerek öğrenme algoritmasının veriye daha uygun hale gelmesini sağlar ve doğruluğu artırır.
Düşük Hata Oranları
CNN ile diğer sınıflandırma tekniklerine kıyasla daha düşük hata oranları elde edilir. Bu, özellikle görüntü sınıflandırması gibi hassas uygulamalar için büyük bir avantajdır. CNN’nin benzersiz mimarisi, özellikle büyük ve kompleks görüntü verileriyle uğraşan büyük şirketler için ideal bir sınıflandırma tekniği olabilir.
CNN, arka plandaki gürültüyü azaltmak ve modelin daha iyi tahminler yapmasına yardımcı olmak için veri büyütme tekniklerini kullanabilir. Örneğin, bir dönüşüm ekleyerek görüntüyü farklı açılardan inceleyebilir veya bir zoom ekleyerek görüntünün ayrıntılarını daha iyi görebilirsiniz.
Ayrıca, CNN modeli aşırı uydurma durumunda bile, başarısı düşmese bile başarılı sınıflandırmalar yapabilir. Böylece, CNN’nin yüksek doğruluk oranına rağmen basit doğruluk testleri gereksizdir. Tüm bunlar, CNN’nin sınıflandırma sonuçlarını daha da iyileştirmek için en etkili tekniklerden biri olduğunu gösterir.
Sonuç
CNN (Convoliutional Neural Network) yapay sinir ağı türü, özellikle görüntü işlemede kullanılan bir tekniktir. Diğer sınıflandırma yöntemlerine kıyasla önemli avantajlara sahip bir tekniktir ve görüntü sınıflandırma gibi çeşitli uygulamalarda etkili bir şekilde kullanılabilir. CNN’nin diğer yöntemlere karşı avantajlarından biri, veri büyütme teknikleri kullanarak sınırlı veri durumunda bile yüksek başarı sağlayabilmesidir. Ayrıca, CNN kullanarak elde edilen sınıflandırma sonuçları diğer tekniklere kıyasla daha düşük hata oranlarına sahip olabilir. Bu nedenlerden dolayı, görüntü sınıflandırma gibi uygulamalarda etkili bir şekilde kullanılabilecek ve sonuçları diğer tekniklere kıyasla daha yüksek olabilecek bir teknik olarak öne çıkar.
