Object detection from images using deep learning
Derin öğrenme kullanılarak görüntülerden nesne ayırtetme
- Tez No: 564783
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÇINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Tez çalışmasının temel amacı derin öğrenmeyi farklı çerçevelerden incelemektir. Çalışmamız daha sonra derin öğrenme tekniğiyle nesne algılamaya odaklanmaktadır ve bir yada birden fazla köpeğin algılaması için hangi yöntemlerin uygun olduğu karşılaştırılmaktadır. Nesne algılama için öncelikle görüntüdeki nesneleri sınıflandırma ve yerleştirme işlemleri sağlanmaktadır. Nesne tespiti, bilgisayarlı görme ve makine öğrenmesinin dahil olduğu zor bir konudur. Bu çalışmada makine öğrenmesi ve bilgisayar görmesi yardımıyla çeşitli derin öğrenme tekniklerini uygulanarak, en etkileyici sonuçlara ulaşılmıştır, çünkü derin öğrenme araştırma topluluklarındaki en popüler ve en yaygın kullanılan yöntemlerden biri haline gelmiştir. Konvolüsyonel sinir ağı, derin sinir ağında, bilgisayar görme konusundaki bazı yarışmaların üstesinden gelen bir alt tiptir, çünkü iyi sonuçlar elde edilmektedir ve nesne algılama görevlerindeki kullanımlara çok uygundur. Yeni araştırmalardaki keşiflerin yeni incelemelerine dayanarak, çalışmalarımız için uygun olan tekniğin, çok sayıda köpek türüne ait görüntülerde sınıflandırma yapmak için kullanma eğiliminde olduğumuz Daha Hızlı Bölge Konvolüsyonu Sinir Ağı (Faster R-CNN) olduğu düşünülmektedir. Nesne tespiti ve sınıflandırması için daha hızlı olan R-CNN, özellikle tespit amacıyla birkaç farklı yoldan geçmektedir. Özellikle doğruluk ve hız bakımından daha hızlı olan R-CNN yöntemi seçilmiştir. Böylelikle köpek görüntülerinden sınıflandırma yapmak ve bunları tespit etmek için eğitilmiş daha hızlı bir R-CNN sunulmaktadır.
Özet (Çeviri)
The main goal of our thesis is to study deep learning and some of its different frameworks then we focus on object detection with deep learning technique and we compare which methods is suitable to dog's detection. For Object detection needs to process the classifying and locating objects in image. Object detection is a difficult issue that computer vision and machine learning involved. By applying various deep learning techniques, machine learning and computer vision achieved the most impressive results, for that deep learning become the most popular and widely used in research community. Convolutional neural network is a subtype in deep neural network that beat some contest in computer vision because is achieved good results and suited well in object detection tasks. Based on new examination of discoveries on new researches, the technique that is fit for our works is Faster Region Convolution Neural Network (Faster R-CNN) that we tend to used it to classify numerous varieties of dogs in image. Faster R-CNN for object detection and classifying beats several different ways particularly for the detection purpose. We chose faster R-CNN method because it's accuracy and speeds. We present a Faster R-CNN trained to classify and detect Dogs from image.
Benzer Tezler
- Object detection from optical satellite images using deep learning techniques
Derin öğrenme tekniklerini kullanarak optik uydu görüntülerinden nesne tespiti
ESRA YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU
- Derin öğrenme metotları kullanılarak SAR (sentetik açıklıklı radar) görüntülerinden bina tespiti
Building detection from SAR (synthetic aperture radar) images using deep learning methods
RECAİ ALPER EMEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriAkdeniz ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUSRET DEMİR
- Derin öğrenme teknikleri kullanilarak gerçek zamanli saldiri tespiti
Real-time attack detection using deep learning techniques
AHMET ER
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH HAKAN YAVUZ
- Derin öğrenme yöntemleri ile uydu görüntülerinden gemilerin tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of ships from satellite images using deep learning methods
MEHMET SAMİ TÜRKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Savunma ve Savunma TeknolojileriKırıkkale ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENES AYAN
- Deep learning-based object recognition from RGB images using convolutional neural networks
Başlık çevirisi yok
MOHAMMED ZAKI HAMEED ALTAMEEMI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK