Bu proje, CNN (Convolutional Neural Network) mimarisi kullanılarak bir görüntü sınıflandırma modeli geliştirmeyi amaçlamaktadır. Model, bir görselin "pizza" olup olmadığını tahmin eder.
- Derin öğrenme (Deep Learning) mimarilerini uygulamalı öğrenmek
- CNN kullanarak görüntü sınıflandırma problemini çözmek
- Veri işleme, model oluşturma, eğitim ve değerlendirme süreçlerini uçtan uca uygulamak
- Modelin hangi bölgelerden etkilendiğini görselleştirmek (ör: Grad-CAM)
- Kaynak: Kaggle Pizza Dataset
- İçerik: Pizza ve pizza olmayan görsellerden oluşmaktadır
- Ön İşleme Adımları:
- Görseller uygun boyuta dönüştürüldü (ör. 224x224)
- Etiketleme ve temizleme yapıldı
- Train / Validation / Test setlerine ayrıldı
- Data Augmentation uygulandı (rotation, flip, zoom, color jitter)
- CNN Katmanları: Convolutional, Pooling, Dropout, Dense
- Aktivasyon Fonksiyonları: ReLU, Softmax
- Hiperparametre Optimizasyonu: Öğrenme oranı, batch size, epoch sayısı
- Düzenlileştirme: Dropout + EarlyStopping ile overfitting engellendi
- Veri Artırma:
ImageDataGenerator,torchvision.transforms,albumentations
- Doğruluk (Accuracy):
%XX - Loss:
0.XX - Modelin Odaklandığı Bölgeler: Grad-CAM görselleştirmesi ile sunuldu
- Sonuçlar notebook içerisinde detaylı olarak raporlandı
- Repoyu klonlayın:
git clone https://github.com/elifozer88/pizza-or-not-pizza.git
cd pizza-or-not-pizza