Derin Sinir Ağı Tabanlı Nesne Algılama Yöntemlerine Bağlam Modeli Entegre Edilmesi

Date

2018-12-31

Author

Akbaş, Emre

Metadata

Show full item record

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Item Usage Stats

389
views

0
downloads

Nesne algılama (İng. object detection) problemini kısaca, girdi olarak verilen bir görüntüde yine girdi olarak verilen bir nesne sınıfına ait örnekler var ise bunların her birinin bir sınırlayıcı kutu (İng. bounding box) aracılığıyla işaretlenmesi olarak tanımlayabiliriz. Nesne algılamada bağlam (İng. context) kullanımı çokça çalışılmış olmasına rağmen (bknz. Literatür Özeti), bugün en iyi en güncel (İng. state of the art) nesne algılama yöntemleri (örneğin, Girshick, 2015; Ren vd., 2015; Lin vd. 2017), nesne örneklerini ararken sadece yerel görüntü özniteliklerinden yararlanmakta ve genel olarak bağlamı kullanmamaktadır. Bunda, nesne algılama için bağlam kullanımının bazı nesne sınıfları için başarımı arttırması, bazı sınıflar için azaltması ve ortalamada çok az bir artış getiriyor olması gibi “karışık” sonuçların (Divvala vd., 2009) etkisi olduğu düşünülmektedir. Fakat bağlam kullanımı için iki temel, çok güçlü motivasyon vardır. Bunlardan ilki, yeteri kadar görsel kanıt vermeyen ve bu yüzden algılanması zor küçük nesneler için bağlamın kritik önemde olmasıdır (bknz. Şekil 1). İkinci motivasyon ise nesne algılama problemini çok yüksek başarımla çözen biyolojik görü sistemlerinde bağlamdan yanlış pozitifleri (İng. false positives) azaltan ve arama uzayını (İng. search space) daraltan bir şekilde yararlanılmasıdır (bknz. Şekil 2). Bu projede amaç, derin sinir ağı tabanlı yeni nesil nesne algılama yöntemlerine bir bağlam modeli entegre etmektir. Bu amaç doğrultusunda belirledi

Subject Keywords

Örüntü Tanıma ve Görüntü İşleme

URI

https://hdl.handle.net/11511/62154

Collections

Department of Computer Engineering, Project and Design

Suggestions

OpenMETU
Core

Serbest-el taramayla elde edilen B-modu ultrason videodan 3B hacimsel görüntü oluşturma, görüntü onarma, ters-evrişim ve çözünürlük-üstü uygulamalar Mumcuoğlu, Ünal Erkan(2018-12-31) Ultrason, çağdaş tıpta insan içi dokuların görüntülenmesinde kullanılan pek çok modalite arasında (röntgen BT, MR vb.) yumuşak doku kontrastının iyi olması, dokuya zarar vermeme özelliği ve taşınabilir oluşu sebebiyle günümüzde öne çıkan bir görüntüleme tekniğidir. Son yıllarda, hacimsel özelliklere daha iyi hakim olmak için, 2B kesitlerin yanı sıra, 3B görüntüleme de ön plana çıkmaktadır. Hacimsel veriler, tıbbi ultrasonografi için 2B dizi şeklinde tasarlanmış algılayıcılarla elde edilebilir ancak bu algıl...
Çok-Kipli Analiz ile Birinci Şahıs Eylem Kestirimi Temizel, Alptekin; Öngün, Cihan(2015-12-31) Projenin amacı bir kişinin eylemlerinin kişi üzerinde bulunan bir kameradan alınan birinci şahıs (first person/egocentric) video görüntüleri ve akıllı telefon algılayıcılarından toplanan veriler kullanılarak kestirilmesidir. Bir ya da birden fazla insanın eylemlerinin kestirilmesi (human activity recognition) üzerine yapılmış olan çalışmaların odağı temel olarak kişiye doğru bakan bir kamera yardımıyla bir insanın yaptığı eylemler (koşma, düşme, vurma, dans etme vb.), spor videolarının açımlanması (annotati...
Yerel Voksel Ağları ile Beyin Sinyalleri Kullanarak Bilişsel Süreçlerin Modellenmesi ve Otomatik Olarak Sınıflandırılması Yarman Vural, Fatoş Tunay; Ekmekci, Ömer; Firat, Orhan; Aksan, Emre(2014-12-31) Bu projenin amacı, FMRG verisi kullanılarak, beyinde bilişsel süreçler sırasında işlenen bilgi ve işlem tiplerini tanıyabilen ve birbirinden ayırt etmeyi öğrenebilen bir makine öğrenme algoritması geliştirmektir. Üç seneye yayılarak devam edecek olan projede; kısa süreli bellek modellemesi üzerindeki bilişsel süreçleri inceleyen FMRG deneyi gerçekleştirilecek ve bu deney sonucu elde edilecek olan FMRG verileri kullanılarak deneydeki zihinsel süreçlerin modellenmesi ve sınıflanması için algoritmalar geliştir...
Uzaktan Algılamalı Görüntülerde Detaylı Nesne Tanıma için Çok Kaynaklı Derin Öğrenme Cinbiş, Ramazan Gökberk(2018-12-31) 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 s...
INS ve Çeşitli Algılayıcıların Entegrasyonu ile Otomatik Mağara içi Üç-Boyut Haritalanması Leloğlu, Uğur Murat; Aktar, Özge(2016-12-31) GPS gibi mutlak konum bilgisi veren bir algılayıcı olmaması durumunda, belirli bir ortamda dolaşarak yapılan ölçümlerden ortamın haritasını çıkarma probleminin (kısaca SLAM, Simultaneous Localization and Mapping) çeşitli çözümleri önerilmiştir. Diğer taraftan, mağara boşluklarının haritalanması genellikle bilinen bir noktadan elle aşamalı olarak yapılan ölçümlerin etrafına elle ayrıntıların çizilmesi suretiyle yapılmaktadır. İşlemin otomatikleştirilmesi SLAM’e benzemekle birlikte, mağaraların üç-boyutlu çok...

Citation Formats

E. Akbaş, “Derin Sinir Ağı Tabanlı Nesne Algılama Yöntemlerine Bağlam Modeli Entegre Edilmesi,” 2018. Accessed: 00, 2020. [Online]. Available: https://hdl.handle.net/11511/62154.