Dergiler / Firat University Journal of Experimental and Computational Engineering / 2023 / Cilt: 2 - Sayı: 1
DCGAN ile üretilen sentetik görüntülerin veri boyutuna ve epoch sayısına göre incelenmesi
- Sayfa
- 32–37
- DOI
- —
Özet
Son yıllarda Bilgisayarla Görü için yapılan çalışmalarda Çekişmeli Ağlar’ın popülerliği artmıştır. Yapılan çalışmalarda kullanılan verilerin yetersiz oluşu ve bunun sonucunda oluşturulan modelin iyi eğitilememesi veri arttırma ve sentetik veri üretme gibi tekniklere dikkat çekmektedir. Bu makalede yapılan çalışmada Çekişmeli Üretici Ağlar (GANs) kullanılarak sentetik veri üretimi yapılmıştır. Kullanılan veri setindeki veriler çevrimiçi olarak bulunan CelebA veri setinden alınan 10000 yüz görüntüsünden oluşmaktadır. Veri sayısındaki artışın GANs çeşitlerinden biri olan DCGAN tarafından oluşturulan sahte görüntüler üzerindeki etkisi makalenin ana konusudur. Yapılan çalışmada veriler ikiye ayrılarak kullanılmıştır. İlk yapılan çalışmada 5000 veri, sonraki çalışmada ise 10000 verinin tamamı kullanılarak sahte yüz görüntüleri oluşmuştur. Alınan sonuçta ise veri sayısının ve epoch sayısının artışının oluşturulan sahte görüntülerin başarısıyla doğru orantılı olduğu görülmüştür.
Abstract
In recent years, the popular network of adversarial networks has increased in studies for computer vision. The lack of data used in the studies and the lack of good training for the resulting model draw attention to techniques such as data enhancement and synthetic data generation. In this article, synthetic data was produced using Generative Adversarial Networks (GANs). The data in the dataset used consists of 10000 faces from the CelebA dataset available online. The impact of the increase in the number of data on fake images created by DCGAN, one of the GANs, is the main topic of the article. In the study, the data is divided into two parts. In the first study, fake data were generated from 5000 data, and in the next study, fake data images were forged using all of the data meaning 10000 data. The result was found that the number of data and the increase in epoch were accurately proportional to the success of the fraudulent images created.