SS-MLA: A novel solution for multi-label classification of remotely sensed images
Ss-mla: Uzaktan algılamalı görüntülerin çok etiketli sınıflandırması için yeni bir çözüm
- Tez No: 679014
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KASIM MURAT KARAKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Uzaktan algılanan görüntülerin çok etiketli sınıflandırması çok önemli bir araştırma alanıdır. Kentsel büyümeyi izlemekten askeri gözetlemeye kadar birçok uygulamaya sahiptir. Uzaktan algılanan görüntülerin çok etiketli sınıflandırması için birçok algoritma ve yöntem önerilmiştir. Bu tezde iki yaklaşım sunulmaktadır. İlki, küçük veri kümelerinde karmaşık yöntemlerin daha basit olanlara göre avantajı olmadığını gösteren CNN tabanlı basit bir modeldir. İkincisi, uzaktan algılanan görüntülerin çoklu etiketli sınıflandırması için Semi-Supervised Multi-Label Annotizer (SS-MLA) adı verilen rekabetçi bir Vector-Quantized Temporal Associative Memory (VQTAM) tabanlı yöntemdir. İlk yöntem, uzaktan algılanmış dört farklı veri kümesi üzerinde F1-Skorlarına göre literatürdeki diğer son teknoloji yöntemlerle ve SS-MLA ile karşılaştırılmıştır. Deney sonuçları, yeni bir yaklaşım olarak SS-MLA'nın, karşılaştırmaların yarısından ve önerilen basit yöntemden daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir. Algoritma ve yöntemlerin tüm uygulamaları için Python 3.8 ortamında Tensorflow-GPU 2.4.0 ve Numpy 1.19.5 çerçeveleri kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Multi-label classification of remotely sensed images is a very important research area. It has many applications from tracking urban growth to military surveillance. Many algorithms and methods are proposed for multi-label annotation of remotely sensed images. In this thesis, two approaches are provided. The first one is a CNN-based straightforward model to show that in small datasets sophisticated methods have no advantage over simpler ones. The second one is a competitive Vector-Quantized Temporal Associative Memory (VQTAM) based method called Semi-Supervised Multi-Label Annotizer (SS-MLA) for multi-label annotation of remotely sensed images. The first method is compared with SS-MLA along with other state-of-the-art methods from the literature according to their F1-Scores on four different remotely sensed datasets with SS-MLA. The experiment results show that SS-MLA, as a new approach, achieves better results than half of the comparisons as well as the proposed straightforward method. For all the implementations of the algorithms and methods, Tensorflow-GPU 2.4.0 and Numpy 1.19.5 frameworks are used in a Python 3.8 environment.
Benzer Tezler
- İzoperimetrik teorem üzerine
On the isoperimetric theorem
ELİF TUBA KARA URFALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
MatematikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiPROF. DR. ALİ GÖRGÜLÜ
DOÇ. DR. İSMAİL KOCAYUSUFOĞLU
YRD. DOÇ. DR. CUMALİ EKİCİ
- Medial ark düşüklüğü olan kadın voleybol oyuncularında subtalar eklem antipronasyon bantlamasının dinamik valgus üzerine etkisi
The effect of subtalar joint antipronation taping on the dynamic valgus in female volleyball players with LOW medial ARCH
MEHMET DÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Fizyoterapi ve RehabilitasyonGazi ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN KAFA
- ÖSS ve ÖYS Türkçe soruları üzerine bir araştırma
The research about Turkish questions in OSS and OYS
MÜBERRA GÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Türk Dili ve EdebiyatıGazi ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF.DR. FATMA ÖZKAN
- Yıkım olan (defisit) ve yıkım olmayan (non defisit) şizofrenide frontal lob işlevleri
Başlık çevirisi yok
SERPİL BÜYÜKÇATALBAŞ
- Taşımalı ilköğretim ve sorunları (Çanakkale ili örneği)
Problems of student transportation in basic education
ŞENGÜL BÜYÜKBOYACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiEğitim Yönetimi ve Denetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET URAL