Comparison of Current Convolutional Neural Network Architectures for Classification of Damaged and Undamaged Cars
Yazarlar (4)
Dr. Öğr. Üyesi Yavuz ÜNAL Amasya Üniversitesi, Türkiye
Doç. Dr. Şaban Öztürk Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi, Türkiye
Muhammed Nuri Dudak Amasya Üniversitesi, Türkiye
Mehmet Ekici Amasya Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü | Özgün Makale (SCOPUS dergilerinde yayınlanan tam makale) | ||
| Dergi Adı | Lecture Notes in Networks and Systems | ||
| Dergi ISSN | 2367-3370 Dergi Bilgileri (2022) | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | Scopus | ||
| Makale Dili | Türkçe | Basım Tarihi | 01-2022 |
| Kabul Tarihi | – | Yayınlanma Tarihi | 01-01-2022 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 249 / 1 / 141–149 | DOI | 10.1007/978-3-030-85365-5_14 |
| Makale Linki | https://doi.org/10.1007/978-3-030-85365-5_14 | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Görüntü İşleme
Makine Öğrenmesi
Yapay Zeka
|
||
| Özet |
| Deep learning algorithms, one of the most popular topics of recent years, are frequently encountered in many areas. One of these areas is traffic. Many applications such as vehicle identification and damage detection using images obtained by various imaging methods in traffic are successfully carried out by deep learning algorithms. In this study,... |
| Anahtar Kelimeler |
| Car crash | Deep learning | Transfer learning |
| Atıf Sayıları | |
| Scopus | 10 |
| Google Scholar | 12 |