Model VGG

Bu fonksiyon bloğu, projelerinize VGG konvolüsyonel sinir ağı modelini entegre ederek VGG16 veya VGG19 mimarilerini kullanarak görüntü sınıflandırma görevlerini gerçekleştirmenizi sağlar.

📥 Girdiler

Choose Folder 2D Girdi, model değerlendirmesi için uyumlu formatta resimler sağlaması gereken "Choose Folder 2D" bloğundan veri beklemektedir.

📤 Çıktılar

Bu fonksiyon bloğu, değerlendirme ve çıkarım için hazır bir eğitilmiş VGG modeli çıkışı sunar.

🕹️ Kontroller

Model Type VGG16 veya VGG19 model mimarisini seçmek için kullanılan bir açılır menü.

Input Size Model için görüntülerin boyutlarını temsil eden bir alan (en az 32 olmalıdır).

Pooling Modelde kullanılacak havuzlama yöntemini seçmek için bir açılır menü (Max, Average veya None).

🎨 Özellikler

Pre-Trained Models Kullanıcılar, görüntü sınıflandırma görevleri için tasarlanmış iki popüler VGG mimarisi arasından seçim yapabilir.

Flexible Input Size Girdi boyutu, VGG mimarisi ile uyumluluk için görüntü boyutlarınıza göre ayarlanabilir.

Pooling Options Farklı havuzlama yöntemleri arasında seçim olanağı sunarak özelleştirilmiş model mimarisi sağlar.

📝 Kullanım Talimatları

1. Input Connection: Bir "Choose Folder 2D" bloğundan çıkan çıktıyı bu fonksiyon bloğunun girişine bağlayın.

2. Select Model: Model Type açılır menüsünden VGG16 veya VGG19'u seçin.

3. Input Size: Input Size alanında görüntüler için istenen girdi boyutunu belirtin. Değerin 32 veya daha büyük olduğundan emin olun.

4. Choose Pooling Method: Pooling açılır menüsünden bir havuzlama yöntemini (Max, Average veya None) seçin.

5. Evaluate: Seçilen VGG modelini oluşturmak ve görüntüleri değerlendirmek için fonksiyon bloğunu çalıştırın.

📊 Değerlendirme

Çalıştırıldığında, bu fonksiyon bloğu belirtilen boyutta görüntüleri alan ve seçilen havuzlama yöntemini uygulayan bir VGG modeli oluşturur ve döndürür, çıkarıma hazır hale getirir.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Input Boyutunu Seçme

Optimal sonuçlar için, veri kümeniz ve model seçiminize bağlı olarak 64, 128 veya 224 gibi standart girdi boyutlarını kullanmayı düşünün. VGG gibi modeller genellikle 224x224 boyutundaki görüntülerle eğitilmiştir.

Havuzlama Yöntemleri

Sinir ağının performansını nasıl etkilediğini görmek için farklı havuzlama yöntemlerini test edin. Ortalama havuzlama, boyutları etkili bir şekilde azaltmaya yardımcı olabilir, ancak maksimum havuzlama özellikleri daha iyi koruyabilir.

Model Türü Dikkatı

Hem VGG16 hem de VGG19 benzer işlevselliğe sahiptir ancak VGG19 daha fazla katmana sahiptir ve ince görsel özellikleri daha iyi yakalayabilir. Kullanım durumunuza bağlı olarak, farklı sınıflandırma sonuçları elde edebilirsiniz.

🛠️ Sorun Giderme

Geçersiz Girdi Boyutu

Belirtilen girdi boyutunun sayısal bir değer olduğundan ve 32'den küçük olmadığından emin olun. Bu girdi, modelin gelen görüntüleri doğru şekilde işlemesi için kritik öneme sahiptir.

RGB Renk Tipi Gereksinimi

Girdi renk tipi ile ilgili bir hata ile karşılaşırsanız, görüntülerinizin RGB formatında olduğundan emin olun; çünkü VGG modeli özellikle bu renk girişiyle tanınacak şekilde eğitilmiştir.