Geri Dön

A theoretical comparison of ResNet and DenseNet architectures on the subject of shoreline extraction

ResNet ve DenseNet mimarilerinin kıyı çıkarımı konusunda teorik karşılaştırması

  1. Tez No: 646979
  2. Yazar: MERT İLHAN ECEVİT
  3. Danışmanlar: DR. GÜLSÜM ÇİĞDEM ÇAVDAROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Günümüzün Derin Öğrenme teknolojileri, evrişimsel ağlar konusunda bir çok yaklaşım sunmaktadır. Sunulan bu yaklaşımlar, veri kümelerini eğitmek ve bu veri kümelerinden istenen sonuçları üretmek için araştırmacılara hizmet eder. Her CNN mimarisinin kendine özgü güçlü noktaları ve zayıf yanları vardır. Bu durum nedeniyle, bu mimariler arasındaki bir karşılaştırma değerli bir varlıktır. Görüntü işleme, uzaktan algılama çalışmalarında, uzaktan algılanmış verinin işlenmesi amacıyla yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Mevcut mimariler arasında RESNET ve DENSENET mimarileri Dr. Gülsüm Çiğdem Çavdaroğlu tarafından TÜBİTAK üzerindeki projesi için kullanılmak üzere seçilmiştir. Karşılaştırmanın sonucu o projede en verimli mimariyi uygulamak için kullanılacaktır. Bu tez, RESNET ve DENSENET'in ana hatlarını çizmek ve bu tez tarafından desteklenebilecek diğer projeler için bir öngörü oluşturmak için yazılmıştır. Uzaktan algılama alanında doğru bir görüntü tanıma süreci elde etmek için bir ön araştırma gereklidir. Araştırma tezi olarak bu çalışma, RESNET ve DENSENET evrişim ağlarının performans göstergelerini, çalışma biçimini öğrenme amacına hizmet eder. Araştırmanın sonucu akademik bir proje için bir temel oluşturacaktır. Diğer yandan, bu evrişimsel ağ yaklaşımlarının karşılaştırılması, projenin konusuna bağlı olarak hangi yaklaşımın uzaktan algılama projeleri için daha uygun olduğuna karar vermek için bilgi sağlar. Uzaktan Algılama üzerine gelecekteki çalışmalar için bu tez çalışması bir rehberlik ve tercih sebebi sağlayacaktır. Sunulan tez çalışması, Dr. Gülsüm Çiğdem Çavdaroğlu tarafından başvurulan“Uydu Görüntülerinden Kıyı Sınırlarının Derin Öğrenme Yöntemleri ile Otomatik Çıkarımı”isimli 3501 Tübitak Projesi'nin teknik fizibilitesi olarak geliştirilmiştir ve tez sonuçları proje kabulü sonrasında proje kapsamında uygulanacaktır.

Özet (Çeviri)

Today's Deep Learning technologies provides numerous approaches on the subject of convolutional networks. These approaches serve researchers to train datasets and generate wanted results from these datasets. Each CNN architecture has its own strong points and weak sides. Because of this situation a comparison between these architectures is a valuable asset. Image processing is a method that is frequently used to process remotely sensed data in remote sensing studies.. Between current architectures, RESNET and DENSENET architectures are chosen to be used by Dr. Çavdaroğlu for her project on TÜBİTAK. The result of this comparison will be used in that project in order to apply most efficient architecture. This thesis is written to draw outlines of RESNET and DENSENET and create a foresight for further projects which can be supported by this thesis. In order to achieve an accurate image recognition process in remote sensing domain, a preliminary research is requisite. As a research thesis this work serves the purpose of learning manner of works, performance indicators of RESNET and DENSENET convolutional networks. The result of this research will create a baseline for an academical project. At the other hand, comparison of these two convolutional network approaches provides information to decide which approach is more suitable for remote sensing projects depending upon the subject of the project. For future works on Remote Sensing this thesis work will serve a guideline and reason for preference. The presented thesis work has been developed as the technical feasibility of the 3501 TÜBITAK Project named“Uydu Görüntülerinden Kıyı Sınırlarının Derin Öğrenme Yöntemleri ile Otomatik Çıkarımı”, applied by Dr. G. Çiğdem Çavdaroğlu, and the thesis results will be applied within the scope of the project after the project acceptance.

Benzer Tezler

  1. Design und implementierung eines time-to-digitalwandlers für digitale silicon photomultipliers

    Design and implementation of a time-to-digitalconverter for digital silicon photomultipliers

    İSMAİL OĞUZ ERDAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri Ürünleri TasarımıRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

    DR. ALEXANDER MEYER

    DR. TİM LAUBER

  2. Artificial intelligent based segmentation on medical imaging

    Medikal görüntü üzerinden yapay zeka tabanlı bölütleme

    MAHMUT AĞRALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN KILIÇ

  3. Türkiye'de iç denetimin kamu ve özel sektör uygulamaları açısından karşılaştırılması ve bir araştırma

    A comparison of internal auditing practices in public and private sectors of Turkey and a research

    DUYGU ŞENGÜL ÇELİKAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İşletmeAnadolu Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECDET SAĞLAM

  4. Hükümet sistemlerinin sosyoekonomik göstergelere göre karşılaştırılması: Latin Amerika, Asya ve Doğu Avrupa ülkeleri

    The comparison of government systems by socioeconomic indicators: Latin America, Asian And Eastern European Countries

    YAŞAR PINAR ÖZMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Siyasal BilimlerGazi Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GONCA BAYRAKTAR-DURGUN

  5. Türkiye'de bilgi ekonomisi ve Türkiye-Güney Kore karşılaştırması

    Information economy in Turkey and comparison of Turkey - South Korea

    HASRET VAROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    EkonomiBartın Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN ARSLAN