Proje Özeti
Veri Seti
-
PlantVillage Veri Seti
61.486+ görüntü içeren Mendeley Data kaynaklı veri seti
-
34 Sınıf
Elma, domates, mısır, patates, üzüm vb. bitki hastalıkları
-
Veri Bölümlemesi
%70 eğitim / %15 doğrulama / %15 test (stratified split)
-
Veri Ön İşleme
Normalizasyon, augmentation (rotation, shift, zoom, flip)
Derin Öğrenme
-
Baseline CNN
Sıfırdan tasarlanan 3 katmanlı CNN → %94.2 test accuracy, %92.7 macro-F1
-
MobileNetV2 (Transfer Learning)
Fine-tuning sonrası %97.5 validation accuracy - En iyi model
-
EfficientNet-B0
ImageNet ağırlıkları ile transfer learning denemeleri
Klasik Makine Öğrenmesi
-
Random Forest + PCA128
%68.2 accuracy ile klasik ML karşılaştırması
-
kNN + PCA & SVM
Feature engineering ile farklı ML yaklaşımları
Deneysel Çalışmalar
-
Ablation Studies
Learning rate (0.00001–0.001), batch size (16–128), weight decay analizleri. En iyi sonuç: LR=0.001, Batch=128 → %92.8 val accuracy
-
Fine-Tuning
MobileNetV2'de top-layer freezing ve gradual unfreezing
-
Feature Engineering
PCA (64 / 128 / 256) karşılaştırmaları, PCA128 en verimli yapı