İçeriğe geç
Dr.Zeynel Kutlu

Dergi makalesi, 2025

Image-Based Threat Detection and Explainability Investigation Using Incremental Learning and Grad-CAM with YOLOv8

YOLOv8 ile artırımlı öğrenme ve Grad-CAM kullanarak görüntü tabanlı tehdit tespiti ve açıklanabilirlik incelemesi

Z. Kutlu, B. G. Emiroğlu

Computers, 14(12), 511

Özet

Gözetim görüntülerinde silah ve bıçak tespiti için uç ajanlarla merkezi sunucuyu birleştiren bir çerçeve öneriliyor: YOLOv8-nano modeli, sunucuda doğrulanan örneklerle beş tur boyunca artırımlı olarak yeniden eğitiliyor. 5.064 görüntülük veri setinde F1 ve mAP@0.5 belirgin biçimde yükseliyor, azınlık sınıfı olan bıçakta başarım yaklaşık üç katına çıkıyor ve eğitim süresi tek seferlik eğitime göre %74 kısalıyor. Grad-CAM ısı haritaları için önerilen Heatmap Focus Score, modelin dikkatinin turlar boyunca nesneye odaklandığını sayısal olarak gösteriyor.

Problem

Güvenlik kameralarında tehdit tespit eden bir model, sahaya çıktıktan sonra eğitim verisinde hiç görmediği açılar, ışık koşulları ve nesnelerle karşılaşır. Modeli her seferinde baştan eğitmek pahalıdır; yalnızca yeni örneklerle eğitmek ise eski bildiklerini unutturabilir. Üstelik bir operatörün "tehdit" kararına güvenebilmesi için modelin neye bakarak karar verdiğini görebilmesi gerekir.

Önerilen çerçeve

Uçtaki ajanlar şüpheli görüntüleri merkezi sunucuya gönderir; sunucuda doğrulanan örnekler bir sonraki eğitim turuna eklenir. YOLOv8-nano modeli bu şekilde beş tur boyunca artırımlı olarak güncellendi. Her turdan sonra modelin dikkat haritaları Grad-CAM ile çıkarıldı.

Bulgular

  • Artırımlı eğitim turları boyunca F1 ve mAP@0.5 değerleri belirgin biçimde arttı.
  • Veri setinde az örneği bulunan bıçak sınıfında başarım yaklaşık üç katına çıktı.
  • Toplam eğitim süresi, modelin tüm veriyle tek seferde eğitilmesine göre %74 kısaldı.
  • Önerilen Heatmap Focus Score, ısı haritasındaki dikkatin tespit kutusunun içinde ne kadar toplandığını ölçüyor; skor turlar ilerledikçe modelin dikkatinin nesneye yoğunlaştığını gösterdi.

Makale, Deep Learning and Explainable Artificial Intelligence (2nd Edition) özel sayısında yayımlandı ve doktora tezinin tehdit tespiti bölümünden türetildi.

Anahtar kelimeler

  • YOLOv8
  • Incremental learning
  • Continual learning
  • Explainable artificial intelligence
  • Grad-CAM
  • Threat detection

Atıf

Kutlu, Z., & Emiroğlu, B. G. (2025). Image-Based Threat Detection and Explainability Investigation Using Incremental Learning and Grad-CAM with YOLOv8. Computers, 14(12), 511. https://doi.org/10.3390/computers14120511

Aynı alandaki diğer yayınlar