Derin Öğrenmeye Dayalı Nesne Tanıma Modeli: Antik Yunan Sütunları | Şenkal, Habibe; Alaçam, Sema 1 MSTAS 2022 Derin Öğrenmeye Dayalı Nesne Tanıma Modeli: Antik Yunan Sütunları Habibe Şenkal 1 ; Sema Alaçam 2 1,2 İstanbul Teknik Üniversitesi 1 senkalhabibe@gmail.com; 2 alacams@itu.edu.tr Özet Görüntü işleme ve nesne tanıma algoritmaları pek çok disiplinde olduğu gibi mimarlık alanında da yaygınlaşmaktadır. Görüntü işleme algoritmalarının derin öğrenme teknikleriyle bir arada ele alınması ise bu alanda yeni araştırma olanakları sunmaktadır. Verili bir görüntünün nasıl alt parçalara ayrıldığı, verinin nasıl temsil edildiği ve işlendiği ise, ele alınan problem tanımı ve problemin bağlamı ile yakından ilişkilidir. Bu çalışma kapsamında, bir nesne tanıma algoritması olan YOLO v4’ü kullanan bir model önerilmekte ve bu model kültürel miras eserlerinden olan Antik Yunan dönemi sütun başlıklarını tanıması problemine odaklanmaktadır. Çalışmanın amacı, Dor, İyon ve Korint tiplerinin derin öğrenmeyle bilgisayara öğretilmesi, eğitilen modele yüklenen fotoğraf üzerinden sütun tiplerinin tanınarak doğru şekilde sınıflandırılıp sınıflandırılamayacağının araştırılmasıdır. Eğitilen modelin tanınan nesneyi bir çerçeve içine alıp, sütun tipi tahmininin yüzdelik oranıyla belirtilmesi hedeflenmiştir. Model, manuel olarak etiketlenen 272 imaj ve 834 etiket bilgisinin veri çoğaltma yöntemiyle verinin yansıtılması, döndürülmesi, bulanıklaştırılması ve renk tonu değiştirilmesiyle genişletilmesinden oluşturulan 2720 imaj ve 8340 etiket bilgisi verisinin eğitilmesiyle oluşturulmuştur. Eğitim işlemi Python kodlama diliyle oluşturulan fonksiyonlar, YOLO v4 algoritması, Darknet sinir ağları ve OpenCV kütüphanesi kullanılarak, Google Colaboratory platformunda gerçekleştirilmiştir. Modelin başarısı hata matrisi metodu kullanılarak kesinlik, duyarlılık, doğruluk ve F1 skoru parametrelerine göre hesaplanmıştır. Çalışmanın, mimarlık çalışmalarında son birkaç yılda yaygınlaşan derin öğrenme çalışmalarına katkı sağlayacağı, farklı mimari elemanların veri seti oluşturularak tanınmasını sağlayacak potansiyelleri barındırdığı, mimarlık, sanat tarihi ve arkeoloji alanındaki çalışmalar ve araştırmalar için tespit, analiz, yorumlama ve öğrenme konularında yararlı olacağı düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: Antik Yunan sütun başlıkları, Derin öğrenme, Evrişimli sinir ağları, Nesne tanıma.