Show/Hide Menu
Hide/Show Apps
anonymousUser
Logout
Türkçe
Türkçe
Search
Search
Login
Login
OpenMETU
OpenMETU
About
About
Açık Bilim Politikası
Açık Bilim Politikası
Frequently Asked Questions
Frequently Asked Questions
Browse
Browse
By Issue Date
By Issue Date
Authors
Authors
Titles
Titles
Subjects
Subjects
Communities & Collections
Communities & Collections
Uzaktan Algılamalı Görüntülerde Detaylı Nesne Tanıma için Çok Kaynaklı Derin Öğrenme
Date
2018-12-31
Author
Cinbiş, Ramazan Gökberk
Demirel, Berkan
Metadata
Show full item record
This work is licensed under a
Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License
.
Item Usage Stats
2
views
0
downloads
Uzaktan algılamada nesne tanıma probleminde geleneksel olarak birbirinden çok farklı karakteristiğe sahip nesne türlerinin birbirlerinden ayırt edilmesi üzerine durulmuştur. Uzaktan algılamadan elde edilebilecek anlamsal zenginlik, daha detaylı bir seviyede nesne tanıma probleminin ele alınmasıyla çok daha üst bir seviyeye getirilebilir. Ancak, geleneksel veri kümelerinde elde edilen mükemmele yakın sınıflandırmanın aksine, 40 ağaç türü üzerinde yürütülen detaylı ağaç sınıflandırma probleminde elde edilen sınıflandırma başarısı 35% seviyesini geçememiştir. Bu amaçla, (i) 40 ağaç veri kümesinde kullanılan RGB veri kaynağına, multi-spektral ve LIDAR veri kaynakları eklenmesi ve (ii) bu tür sadece kısmen hizalanmış (diğer bir deyişle, farklı görüntüler arası pikselden-piksele haritalamanın tam olarak bilinmediği) çok tipli veri kaynağını otomatik olarak hizalayabilen ve ortak olarak değerlendirebilen yenilikçi derin öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesi hedeflenmektedir.
Subject Keywords
Örüntü Tanıma ve Görüntü İşleme
,
Doğal Dil İşlemesi
URI
https://hdl.handle.net/11511/59390
Collections
Department of Computer Engineering, Project and Design