Proje Kazanımları
Bu projede, tarımsal verimliliği artırmak ve yaprak hastalıklarını erken aşamada tespit edebilmek amacıyla YOLO ve CNN derin öğrenme mimarileri kullanılarak görüntü tabanlı otomatik teşhis sistemi geliştirilmiştir.
- Nesne Tespiti ve Sınıflandırma: YOLO mimarisi ile yaprak üzerindeki hastalıklı bölgeler tespit edilip CNN modeli ile sınıflandırılmıştır.
- Görüntü İşleme (OpenCV): Ön işleme aşamasında görüntü renk kanalları, gürültü temizleme ve boyutlandırma işlemleri OpenCV kütüphanesi ile optimize edilmiştir.
- Derin Öğrenme Eğitimi: PyTorch framework'ü ile veri çoğaltma (data augmentation) teknikleri kullanılarak yüksek doğruluk oranına sahip model eğitilmiştir.