YOLO Algoritması ile Gastronomide Yemek İçeriklerini Tespit Etmede Bir Makine Öğrenimi Yaklaşımı

Eda GÜNEŞ

doi:10.54497/Gastromedia.2023.7

Eda GÜNEŞ, muhammed abdullah özel, Mehmet Yasin GÜL

Yıl : 2023
Cilt : 2
Sayı : 1
Sayfa : 31-38

DOI : 10.54497/Gastromedia.2023.7

YOLO (You Only Look Once) algoritması, gastronomide yemek içeriğini tespit etmek için etkili bir araç olarak kullanılmaktadır. Bu makalede, YOLO algoritmasının gastronomi alanındaki uygulamaları ve neden tercih edilen bir yöntem olduğu üzerinde durulmaktadır. YOLO, tek bir derin sinir ağı modeli kullanarak nesneleri tespit eder ve sınıflandırır. Geleneksel yöntemlerin aksine, YOLO aynı anda tüm nesne sınıflarını tahmin eder. Bu, yemek içeriği tespiti için büyük bir avantajdır. Çünkü birden çok malzeme ve yemek bileşeni doğru bir şekilde sınıflandırılabilir. YOLO'nun hızlı çalışma yapısı, gerçek zamanlı uygulamalar için idealdir. Restoranlarda, yemek dağıtım hizmetlerinde ve diğer gastronomi uygulamalarında kullanılarak menülerin otomatik oluşturulması, kalori hesaplamaları ve yiyecek alerjenlerinin belirlenmesi gibi birçok fayda sağlanabilir. Bu yöntemin başarılı sonuçları, diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında oldukça yüksektir. YOLO'nun kullanılmasıyla elde edilen hızlı performans, gastronomide otomasyon ve verimlilik artışı sağlayacaktır. Gastronomide YOLO kullanımı için uygun ve temsilci bir veri kümesi seçimi önemlidir. Farklı yemeklerin çeşitliliğini ve farklı açılardan çekilmiş görüntüleri içeren bir veri kümesi toplanmalıdır. Veri kümesi, nesne sınıflarının doğru şekilde belirlendiği anotasyonlar içermelidir. Eğitim süreci, GPU (Grafik İşleme Ünitesi) tabanlı bir bilgisayar üzerinde modelin veri kümesi üzerinde eğitimini içerir. YOLO algoritması, gastronomide yemek içeriği tespiti için kullanılabilecek etkili bir yöntemdir. Gelecekte, derin öğrenme tekniklerinin yaygınlaşmasıyla birlikte YOLO ve benzeri algoritmalardan daha fazla faydalanılması beklenmektedir.

Atıf yapmak için :

Açıklama : Yazarların hiçbiri, bu makalede bahsedilen herhangi bir ürün, aygıt veya ilaç ile ilgili maddi çıkar ilişkisine sahip değildir. Araştırma, herhangi bir dış organizasyon tarafından desteklenmedi.Yazarlar çalışmanın birincil verilerine tam erişim izni vermek ve derginin talep ettiği takdirde verileri incelemesine izin vermeyi kabul etmektedirler. None of the authors, any product mentioned in this article, does not have a material interest in the device or drug. Research, not supported by any external organization. grant full access to the primary data and, if requested by the magazine they agree to allow the examination of data.

YOLO Algoritması ile Gastronomide Yemek İçeriklerini Tespit Etmede Bir Makine Öğrenimi Yaklaşımı, Araştırma Makalesi,
2023, Vol. 2 (1)

Geliş Tarihi : 25.06.2023, Kabul Tarihi : 25.06.2023 , Yayın Tarihi : 30.06.2023