Geri Dön

Semi-supervised iterative teacher-student learning for monocular depth estimation

Monoküler derinlik tahmini için yarı denetimli yinelemeli öğretmen-öğrenci öğrenimi

PDF İndir

  1. Tez No: 663728
  2. Yazar: CEMAL BARIŞKAN SÜVARİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Robotik alanındaki gelişmeler ve otonom araçlar, doğru derinlik ölçümlerine olan ihtiyacı artırmıştır. Derinlik tahmini, bilgisayar görüşü alanındaki en eski sorunlardan biridir. Derinlik birçok yöntem kullanılarak tahmin edilebilirken, bunu ucuz ve verimli bir şekilde yapmanın yolu uzun yıllar çalışılmıştır. Lidar sensörleri veya RGB-D kameralar kullanılarak yapılan derinlik ölçümleri doğru sonuçlar verse de, maliyet ve dar uygulanabilirlik nedeniyle çok etkili değildir. Öte yandan, derinliği tahmin etmek için derin öğrenme mimarilerinin kullanılması, diğer yöntemlere kıyasla daha verimli, daha ucuz ve sağlam bir çözüm sağlıyor gibi görünmektedir. Derin öğrenmedeki ilerlemeyle birlikte, monoküler derinlik tahmini problemi büyük ilgi gördü. Son zamanlarda, temsil öğrenme yöntemleri, tek görüntülerden derinlik tahmininde çok umut verici doğrulukta sonuçlar göstermektedir. Bu tezde, monoküler derinlik tahmini problemi için derin öğrenme tabanlı bir ağ mimarisi önerilmiştir. Ayrıca ağ, yarı denetimli bir şekilde yinelemeli bir öğretmen-öğrenci öğrenme yapısı ile eğitilmektedir. Öğrenci ağlarını öğretmen ağından daha iyi genelleştirmek için öğrenci ağlarının eğitimi sırasında gürültü enjekte edilmektedir. Değerlendirme sonuçlarına göre, önerilen modelimiz monoküler derinlik tahmininde son teknoloji doğruluğa ulaşmaktadır.

Özet (Çeviri)

Advances in robotics area and autonomous vehicles have increased the need for accurate depth measurements. Depth estimation is one of the oldest problems of computer vision area. While the depth can be estimated by using many methods, finding a cheap and efficient way of doing it was studied for many years. Although, depth measurements using Lidar sensors or RGB-D cameras provides accurate results, due to cost and narrow applicability they are not very effective. On the other hand, using deep learning architectures to estimate depth seems to provide a more efficient, cheaper and robust solution compared to other methods. With the progress in deep learning, monocular depth estimation problem has gained a lot of attention. Recently, representation learning methods showed very promising accuracy results in depth estimation from single images. In this thesis, a deep learning based network architecture is proposed for monocular depth estimation problem. Furthermore, the network is trained with an iterative teacher-student learning framework in a semi-supervised manner. To make student networks generalize better than the teacher network, noise is injected during training of student networks. According to evaluation results our proposed model achieves state-of-the-art accuracy in monocular depth estimation.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    421409

    Mevkisel ve anlamsal göreceli nitelikler yardımıyla görüntü tanıma

    Visual recognition via spatially and semantic relative attributes

    EMRAH ERGÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SARP ERTÜRK

    DOÇ. DR. NAFİZ ARICA

  2. Tez No

    830573

    An exploration into the collaborative experiences of L2 pre-service teachers in online practicum

    İngilizce öğretmen adaylarının çevrimiçi öğretmenlik uygulaması dersinde işbirlikçi tecrübeleri üzerine bir araştırma

    FATMA BÜŞRA YILDIRIM ALTINOK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    İngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURAY ALAGÖZLÜ

  3. Tez No

    753176

    The impact of online education on foreign language development of high school students in foreign language departments; A qualitative study

    Uzaktan eğitimin lise yabancı dil bölümlerinde okuyan öğrencilerin yabancı dil gelişimine etkisi; Nitel bir çalışma

    MELAHAT ABRA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Eğitim ve ÖğretimAkdeniz Üniversitesi

    Yabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİNNUR İLTER

  4. Tez No

    145963

    Reflecting on teaching: Interactive thoughts and decisions of experienced and novice EFL teachers

    Öğretmenlerin kendi öğretimleri üzerine görüşleri: Deneyimli ve deneyimsiz öğretmenlerin etkileşimli düşünme ve karar verme süreçleri

    EBRU ŞİRE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Eğitim ve ÖğretimÇukurova Üniversitesi

    İngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZDEN EKMEKÇİ

  5. Tez No

    592897

    Görme engelli Türkçe öğretmenlerinin eğitim öğretim sürecinde karşılaştıkları durumlar

    Situations faced by visually impaired Turkish teachers during the education process

    SELAMİ ÇİFTCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimAkdeniz Üniversitesi

    Sosyal Bilimler ve Türkçe Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEVLÜT GÜLMEZ

Geri Dön