Dikkat mekanizmasına dayalı kodlayıcı ve kod çözücü yaklaşımıyla görüntü renklendirme
Image colorization with an attention-mechanism-based encoder and decoder approach
- Tez No: 1013127
- Danışmanlar: PROF. DR. BEKİR DİZDAROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada hem renkli görüntülerin yeniden renklendirilmesini hem de gri düzeyli veya siyah-beyaz görüntülerin renklendirilmesini otomatik olarak gerçekleştiren derin öğrenme tabanlı bir yöntem önerilmektedir. Temel yapı olarak, renk aktarımında başarılı sonuçlar veren SIGGRAPHGenerator mimarisi kullanılmış olup mimariye çeşitli iyileştirme modülleri eklenmiştir. Başlangıç aşamasında ilgili modele rastgele devre dışı bırakma, artık blok ve örnek normalizasyonu katmanları entegre edilmiştir. Ancak bu modüllerin sınırlı fayda sağlaması üzerine, daha etkili normalizasyon yöntemi olarak toplu normalizasyon yaklaşımı tercih edilmiş ve dikkat mekanizması olarak da CBAM modülü modele eklenmiştir. Bu sayede modelin girdi görüntüsündeki önemli özniteliklere odaklanma kapasitesi artırılmıştır. Model yaklaşık olarak 117.000 görüntü içeren COCO 2017 veri kümesi üzerinde eğitilmiştir. Modelin genelleme yeteneğini değerlendirmek amacıyla, COCOStuff 2017 doğrulama veri kümesi ve INRIA Holidays veri kümesi test aşamasında kullanılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımın görüntü kalitesini önemli ölçüde iyileştirdiğini göstermektedir. Özellikle, PSNR, SSIM ve LPIPS gibi metriklerde anlamlı artışlar elde edilmiştir. Bu sonuçlar, önerilen modelin, görüntü renklendirme problemlerinde hem estetik hem de yapısal bütünlüğü koruyarak üstün performans sergilediğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
This study proposes a deep learning-based method that automatically performs both the recolorization of color images and the colorization of grayscale or black-and-white images. The SIGGRAPHGenerator architecture, which has proven to be successful in color rendering, is used as the basic structure, and various enhancement modules have been added to the architecture. Initially, dropout, residual block, and instance normalization layers were integrated into the model. However, due to the limited effectiveness of these modules, the batch normalization approach was chosen as a more effective normalization method, and the CBAM module was added to the model as an attention mechanism. This increased the model's capacity to focus on key features in the input image. The model was trained on the COCO 2017 dataset. To evaluate the model's generalization ability, the COCO Stuff 2017 validation dataset and the INRIA Holidays dataset were used in the testing phase. Experimental results show that the proposed approach significantly improves image quality. These results demonstrate that the proposed model exhibits superior performance in addressing image color rendering problems, while preserving both aesthetic and structural integrity.
Benzer Tezler
- Dikkat mekanizmalarına dayalı hibrit derin öğrenme yaklaşımıyla üç boyutlu mr verilerinde beyin tümörü bölütlemesi
Brain tumor segmentation in three-dimensional mri data using a hybrid deep learning approach based on attention mechanisms
HATİCE KARAÇAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH OKUMUŞ
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- Superpixel assisted deep neural network for breast tumor segmentation in ultrasound images
Süperpiksel destekli derin sinir ağı ile meme ultrason görüntülerinde tümör segmentasyonu
NEFİSE UYSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
ÖĞR. GÖR. MURAT GEZER
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak Türkçe haber metinlerinden haber başlığı üretilmesi
Generating news headline from Turkish news using deep learning methods
ENİSE KARAKOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU YILMAZ