Derin öğrenme temelli nesne tespiti algoritmaları kullanılarak kişiye özgü reklam sunulması

Abstract

Günümüzde internet reklamları kişilerin çerez ve oturum bilgilerine erişerek kişiselleştirilmekte ve yüksek bir başarı elde etmektedir. Bu çalışmanın amacı internet reklamlarına benzer bir ortamın gerçek hayattaki reklamlar üzerinde uygulanmasıdır. Mağazaların giriş noktalarına veya ilan tahtalarına koyulacak bir kamera ve ekran ile gelen müşterilerin yaş, cinsiyet ve giyim tarzlarını inceleyerek kişiye özel reklamlar önerilmiştir. Böylelikle kullanıcıya beğenebileceği ürünleri gösterip kullanıcının ilgisini çekerek, satışların arttırılması planlanmaktadır.Bir sonraki aşamada internetten elde edilen görüntü verisetleri derin öğrenme algoritmaları ile incelenerek, görüntüdeki kişinin yaş, cinsiyet ve giyim tarzı analiz ve tespit edilmiştir. Giysi kısmında YOLOv3 algoritması kullanılmış olup, yaş ve cinsiyet kısmında önceden eğitilmiş olan bir model TensorFlow kütüphanesi yardımıyla tekrar eğitilerek kullanılmıştır. Eğitimler tamamlandıktan sonra elde edilen modellerin tahmin sonuçlarına göre bir öneri sistemi oluşturulmuştur. Örneğin gömlek ve etek giyen genç bir kadına, mağazanın reklam envanterinde, genç kadınlar için bulunan etek veya gömlek reklamı kişiye özgü olarak gösterilmektedir. Daha sonra çalışma bir kamera yardımıyla kişilerin görüntüsü alınarak önerilerde bulunmuş ve sonuçlar kabul edilebilir belirlenmiştir.

Yolov3 Tabanlı Atık Tespit Sistemleri

“…The 200,000 images in the COCO dataset, which includes 80 different objects, were prepared for detection, tracking, and classification. An open source dataset is COCO [40]. The object is divided into regions by the algorithm.…”