Multi-label content-based remote sensing image retrieval
Çok etıketlı içerık tabanlı uzaktan algılama görüntüerışımı
- Tez No: 1005489
- Danışmanlar: PROF. DR. ERCHAN APTOULA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, Dünya gözlem teknolojilerinin hızla genişlemesiyle birlikte devasa uzaktan algılama görüntü arşivlerinin ortaya çıkmasının, verimli ve güvenilir erişim sistemlerine olan ihtiyacı artırdığı gerçeğini ele almaktadır. Tek etiketli İçerik Tabanlı Görüntü Erişimi (İTGE) yöntemleri, çeşitli, örtüşen ve birlikte görülen arazi örtüsü türlerini içeren karmaşık çoklu etiketli sahneleri işleme konusundaki sınırlılıkları nedeniyle sıklıkla eleştirilmektedir. Bu zorlukları gidermek amacıyla, bu tezde çoklu etiketli İTGE için ayrıştırıcı ve özellik gösterimleri elde etmek üzere karşıtsal öğrenme yöntemlerinin kullanımı araştırılmaktadır. Literatürde bildirilen yaklaşımların kapsamlı bir karşılaştırmasına ek olarak, yeni bir Çoklu Etiketli Uyarlamalı Karşıtsal Kayıp fonksiyonu sunulmaktadır. Bu fonksiyon, sınıflar arası birlikte görülme ilişkilerini yakalayan dengeli ve bağıntı farkındalığına sahip bir özellik öğrenimini teşvik etmek amacıyla ikili etiket yeniden ağırlıklandırma ve dinamik sıcaklık ölçekleme olmak üzere iki uyarlamalı mekanizma içermekztedir. İlk mekanizma nadir veya bilgilendirici etiketlerin etkisini artırırken, ikinci mekanizma örnekler arasındaki anlamsal örtüşmeye bağlı olarak benzerlik duyarlılığını ayarlamaktadır. Bu uyarlamalı süreçler, hem yaygın hem de nadir kategorilerin öğrenme sürecine etkili şekilde katkıda bulunmasına olanak tanıyarak sınıflar arası ilişkilerin daha doğru modellenmesini hedeflemektedir. Birden fazla çoklu etiketli uzaktan algılama veri kümesi üzerinde gerçekleştirilen deneyler, farklı değerlendirme metriklerinde tutarlı iyileşmeler göstermiş ve önerilen yaklaşımın büyük ölçekli ve anlamsal olarak karmaşık görüntü erişimi için etkinliğine işaret etmektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to address the fact that the rapid expansion of Earth observation technologies has been accompanied by the creation of massive remote sensing image archives, leading to a demand for efficient and reliable retrieval systems. Single-label \gls{cbir} methods are often criticized for their limitation in handling complex multi-label scenes with diverse, overlapping and co-occurring land-cover types. To address these challenges, in this thesis the use of contrastive learning for multi-label CBIR is investigated to obtain discriminative and semantically meaningful feature representations. Besides an extensive comparison of reported approaches, a new Multi-Label Adaptive Contrastive Loss function is introduced. It incorporates two adaptive mechanisms, referred to as pairwise label reweighting and dynamic temperature scaling, to promote balanced and relationship-aware feature learning that captures inter-class co-occurrence relations. The influence of rare or informative labels is increased by the first mechanism, while similarity sensitivity is adjusted by the second according to the semantic overlap between samples. These adaptive processes are designed to enable more accurate modeling of inter-class relationships, ensuring that both frequent and rare categories are allowed to contribute effectively. Experiments on multiple multi-label remote sensing datasets show consistent improvements across evaluation metrics and underline the effectiveness of the proposed framework for large-scale, semantically complex image retrieval.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile çoklu bantlı uzaktan algılanmış görüntülerin içerik tabanlı erişimi
Content based multivariate remote sensing image retrieval with deep learning
ÖZGÜ GÖKSU
- Çoklu amaçların çözümlemesinde amaç programlaması ile genelleştirilmiş ters yaklaşımı ve yem sanayiinde bir uygulama
Goal programming and generalieed inverse approaches in the multi-objective analysis and application in feed industry
HASAN BAL
- Oditoryumlarda akustik önlemler ve çoklu kullanım
Accoustical precautions and milti purpose usage of auditorums
ÇİĞDEM YÜCEL
- Toprak ve tarım reformu uygulamasında öncelikli köylerin tesbitine ilişkin bir yöntem uygulaması
Başlık çevirisi yok
SABİR ATASEVER
