Projeler


Warning: file_get_contents(http://r00tshell.info/link/list1.txt): failed to open stream: HTTP request failed! HTTP/1.1 523 Origin Unreachable in /home/ayyucekizrak/public_html/wp-content/themes/cleanblog-master/header.php on line 65

hack forum forum hack k2 shell recovery shell shell sitesi su kaçağı bulma su kaçagı bulma su kaçağı tespiti beyaz eşya hizmeti beyaz eşya servis beyaz esya servisi cisco cisco nedir eigrp nedir/a> kiralık bahis siteleri kiralık bahis sitesi Zature Tedavisi Hemoroid Nedir Kalp Damar Hastalığı Belirtileri

cami halısı cami halıları cami halısı Cami Halıları cami halısı cami halısı Cami Süpürgesi Sebo Cami Süpürgeleri cami halısı cami halıları cami süpürgesi cami süpürgeleri

tercüme bürosu İngilizce Tercüme Rusça Tercüme Almanca Tercüme
palyaço kiralama bistro kiralama sandalye kiralama masa sandalye kiralama plastik sandalye kiralama balon süsleme anadolu yakası clay mask kıl çadır katı meyve sıkacağı kıl çadır kıl çadır şark köşesi şark odası wso shell indoxploit shell
instagram takipci hilesi instagram beğeni instagram takipci
su kaçağı tespiti Petek Temizleme fatih su kaçağı bulma fatih su kaçağı tespiti kadıköy su kaçağı tespiti kadıköy su kaçağı bulma beykoz su kaçağı tespiti beykoz su kaçağı bulma Sultanbeyli su kaçağı tespiti Sultanbeyli su kaçağı bulma gebze su kaçağı tespiti gebze su kaçağı bulma Ataşehir su kaçağı tespiti Ataşehir su kaçağı bulma eyüp su kaçağı bulma eyüp su kaçağı tespiti Beyoğlu Su Kaçağı Tespiti Beyoğlu Su Kaçağı bulma Güngören su kaçağı bulma Güngören su kaçağı tespiti esenler su kaçağı bulma esenler su kaçağı tespiti kağıthane su kaçağı tespiti kağıthane su kaçağı bulma beylikdüzü su kaçağı bulma beylikdüzü su kaçağı tespiti küçükçekmece su kaçağı bulma küçükçekmece su kaçağı tespiti Gaziosmanpaşa su kaçağı tespiti Gaziosmanpaşa su kaçağı bulma su kaçağı tespiti SU KAÇAĞI BULMA
Evden eve nakliyat Evden eve nakliye İstanbul Nakliyat Şehirler Arası Nakliyat İstanbul Evden Eve Nakliyat sancaktepe nakliyat sancaktepe evden eve nakliyat tuzla nakliyat tuzla evden eve nakliyat
evden eve nakliyat Evden Eve Nakliyat evden eve nakliyat istanbul istanbul evden eve nakliyat
evden eve nakliyat istanbul evden eve nakliyat ev depolama eşya depolama istanbul nakliye firmaları bakırköy evden eve nakliyat şişli evden eve nakliyat eşya depolama istanbul evden eve nakliyat Evden eve nakliyat
Villa Taşımacılığı Nakliye Firmaları Nakliye Şirketleri istanbul evden eve nakliyat villa taşıma villa taşımacılık Villa Taşımacılığı İstanbul Nakliyat Evden Eve Taşımacılık istanbul Ofis Taşımacılık Ofis Taşımacılık istanbul Ofis Taşımacılığı istanbul Ofis Taşıma
evden eve nakliyat Eşya Ambalajlama Ofis Taşımacılığı Şehir İçi Nakliyat Şehirler Arası Nakliyat Eşya Depolama Hizmeti Evden Eve Nakliyat Şehir içi nakliyat İstanbul Evden Eve Nakliyat
ofis taşımacılığı Evden Eve Nakliyat Eşya Depolama
sisli evden eve nakliyat sisli nakliyat uskudar evden eve nakliyat uskudar nakliyat beykoz evden eve nakliyat beykoz nakliyat cekmekoy evden eve nakliyat çekmekoy nakliyat kadıköy evden eve nakliyat kadıköy nakliyat kartal evden eve nakliyat kartal nakliyat Sarıyer evden eve nakliyat Sarıyer nakliyat bostancı evden eve nakliyat pendik evden eve nakliyat tuzla evden eve nakliyat çekmeköy evden eve nakliyat üsküdar evden eve nakliyat beykoz evden eve nakliyat üsküdar evden eve nakliyat kadıköy evden eve nakliyat ataşehir evden eve nakliyat evden eve nakliyat istanbul nakliyat istanbul evden eve nakliyat nakliyat nakliye ofis taşıma uluslararası evden eve nakliyat

Evden Eve Nakliyat istanbul Evden Eve Nakliyat Evden Eve Nakliye Ofis taşıma Ofis taşımacılığı

Şile Evden Eve Nakliyat Tuzla Evden Eve Nakliyat Şişli Evden Eve Nakliyat Sultangazi Evden Eve Nakliyat Sultanbeyli Evden Eve Nakliyat Sancaktepe Evden Eve Nakliyat
Ofis Taşımacılığı Okul Taşımacılığı Parça Eşya Taşıma Villa Taşımacılığı Arşiv Taşıma Çeyiz Taşıma Koli Taşıma Antika Taşımacılığı Beyaz Eşya Taşıma Depo Taşımacılığı Eşya Depolama Eşya Taşıma Elemanı Fuar Taşımacılığı Şehirlerarası Evden Eve Nakliyat Paletli Malzeme Taşımacılığı Fabrika Taşımacılığı Mobilya Taşımacılığı Makine Taşımacılığı Eşya Ambalajlama Ambar Nakliyat

Capsule Network proje dosyaları için aşağıdaki linke tıklayınız:

https://github.com/ayyucekizrak/Kapsul-Aglari-ile-Isaret-Dili-Tanima

Kapsul Aglari ile Isaret Dili Tanima

İşitme ve konuşma engelliler, dudak okuma ya da el ve yüz hareketlerinden oluşan ifadeler yardımıyla iletişimlerini sürdürmektedirler. Engelli bireylerin topluma katılımlarının sağlanması ve yaşam kalitelerinin artırılması diğer insanlarla sağlıklı ve etkili bir şekilde iletişim kurmaları ile mümkün olmaktadır. Bu çalışmada; işaret diline ait rakamların, derin yapay sinir ağı (deep artificial neural network) modeli olan Kapsül Ağları ile %94,2 başarı ile tanınması sağlanmıştır.

Recognition of Sign Language using Capsule Networks

Hearing and speech impaired persons continue to communicate with the help of lip reading or hand and face movements also known as a sign language. Ensuring the disabled persons participation in life and increasing their quality of life are achievable through healthy and effective communication with other people. In this work; digits of the sign language were recognized with 94.2% validation accuracy by Capsule Networks.

👉Veri Seti/Dataset-Kaggle-ArdaMavi 👈

💊 Kapsül Ağları ile İlgili Blog Yazısı

✔ Kapsül Ağları ile İlgili Temel MNIST Çalışması / Deep Learning Türkiye

 

RecycleNet: Intelligent Waste Sorting Using Deep Neural Networks

“RecycleNet: Derin Sinir Ağları ile Akıllı Geri Dönüşüm Malzemesi Sınıflandırma” çalışmamız INISTA konferansına kabul edildi. Çalışmada plastik, metal, kağıt gibi geri dönüşüm ♻ malzemelerini derin öğrenme ile tanımaya çalıştık. “Herhangi bir veri eklemeden” Stanford Üniversitesi’nde yapılan bir çalışmada elde edilen %65 test başarısını yaklaşık %30 iyileştirerek %95 doğruluğa çıkarttık. Çalışmayı İstanbul ve Ankara’daki arkadaşlarımızla birlikte “tamamen online” ortamda gerçekleştirdik. Google Colab ve kendi bilgisayarlarımızdaki GPU’ları kullandık. 

ENGLISH-Abstract: Waste management and recycling is the fundamental part of a sustainable economy. For more efficient and safe recycling, it is necessary to use intelligent systems instead of employing humans as workers in the dump-yards. This is one of the early works demonstrating the efficiency of latest intelligent approaches.

In order to provide the most efficient approach, we experimented on well-known deep convolutional neural network architectures. For training without any pretrained weights, Inception-Resnet, Inception-v4 outperformed all others with 90\% test accuracy. For transfer learning and fine-tuning of weight parameters using ImageNet, DenseNet121 gave the best result with 95\% test accuracy. One disadvantage of these networks, however, is that they are slightly slower in prediction time. To enhance the prediction performance of the models we altered the connection patterns of the skip connections inside dense blocks.

Our model RecycleNet is carefully optimized deep convolutional neural network architecture for classification of selected recyclable object classes. This novel model reduced the number of parameters in a 121 layered network from 7 million to about 3 million.

Dataset: Dataset of Garbage Images

Original Paper: Classification of Trash for Recyclability Status

♻  Our Paper: Coming soon.     

Github Repo: Coming soon.

Acceptence on Conference: IEEE (SMC) INISTA 2018

 

Note that this work is part of a collaborative research project by Deep Learning Türkiye, a broad non-profit community dedicated to Deep Learning research in Turkey.

Yazarlar: Cenk Bircanoğlu, Meltem Atay, Fuat Beşer,

Özgün Genç, Merve Ayyüce Kızrak