Tüm Projeler 
Garbage Images Classification
MobileNetV2 transfer learning ile 15.500+ atık görüntüsünü 12 kategoriye sınıflandıran derin öğrenme projesi.
Yapay Zeka Yapay Zeka Geliştirici 12 kategoride yüksek doğrulukla atık sınıflandırması
Python TensorFlow Keras MobileNetV2 OpenCV NumPy
Problem
Geri dönüşüm süreçlerinde atıkların doğru kategorize edilmesi kritik öneme sahiptir. Manuel ayırma yavaş ve hatalıdır. Otomatik sınıflandırma sistemi ile bu süreç hızlandırılabilir.
Yaklaşım
MobileNetV2 mimarisi üzerine transfer learning uygulandı. Önceden eğitilmiş ağırlıklar kullanılarak, 15.500+ görüntü içeren veri setinde ince ayar yapıldı. Custom classification head eklenerek 12 kategoriye sınıflandırma sağlandı.
Teknik Detaylar
- 12 kategori: pil, biyolojik, karton, kıyafet, cam (kahverengi/yeşil/beyaz), metal, kağıt, plastik, ayakkabı, çöp
- 12.409 eğitim + 3.106 doğrulama görüntüsü
- MobileNetV2 backbone + GlobalAveragePooling2D + BatchNormalization + Dense(512, relu) + Dropout(0.5) + Dense(12, softmax)
- 30 epoch, Adam optimizer (lr=1e-4), 224x224 giriş çözünürlüğü
- Accuracy, Cohen’s Kappa, Confusion Matrix, ROC-AUC eğrileri ile değerlendirme
Sonuçlar
- Yüksek doğruluk oranı ile 12 kategoride başarılı sınıflandırma
- Transfer learning ile düşük eğitim süresi ve yüksek performans
- Akıllı atık yönetimi altyapısına entegre edilebilir çıktı