Can UZUN

GAN ile Mimari Plan Üretimlerimin Değerlendirilmesi Üzerine Bir Durum Çalışması

Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
Başlangıç: 2019
Yayıncı: İstanbul Teknik Üniversitesi

Bu çalışma GAN algoritması çıktılarının değerlendirildiği yöntemlerin değerlendirilmesi üzerine bir çalışma niteliğindedir. GAN çıktısı değerlendirme yöntemleri her nekadar literatürde kabul görmüş olsa da mimari plan şemalarından oluşan bir veri seti eğitim çıktılarında da GAN verimliliğinin aynı değerlendirme yöntemleri ile kullanılıp kullanılmaması cevaplanması gereken bir soru halindedir. Bu çalışma boyunca GAN algoritmasının alt sınıfında bulunan DCGAN algoritması ile üretilmiş Palladyan plan şemalarının ve GAN algoritmasının verimliliği değerlendilirmiştir. Bu değerlendirme yapılırken GAN algoritmasının literatürde kabul görmüş nicel ve nitel değerlendirme yöntemlerinden sırasıylsa Frechet Inception Distance ve hızlı sahne sınıflandırması kullanılmıştır. Değerlendirme sonucunda bu yöntemlerin mimari plan üretimi için uygunluğu tartışılmıştır. Metnin sonnda nicel ve nitel GAN değerlendirme yöntemlerinin mimari plan şeması üretimlerini değerlendirmek üzere özelleşmiş yeni yöntemlere ihtiyacı olduğu sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

GAN Değerlendirme, Frechet Inception Distance, Hızlı Sahne Sınıflandırması

PDF

___

Borji, A. (2019). Pros and cons of gan evaluation measures. Computer Vision and Image Understanding, 179, 41-65.
Koehrsen, W. (2018, October 2). Neural Network Embeddings Explained. Retrieved January 9, 2020, from https://towardsdatascience.com/neural-network-embeddings-explained-4d028e6f0526
URL1 Central limit theorem. (2020, May 2). Retrieved from https://en.wikipedia.org/ wiki/Central_limit_theorem