An analysis on the effect of dynamic range on object detection with deep neural networks
Dinamik aralığın derin sinir ağları ile nesne tespitindeki etkisinin analizi
- Tez No: 695707
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SİNAN KALKAN, PROF. ABDULLAH AYDIN ALATAN
- 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: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Bilgisayarlı görü için, özellikle nesne tespiti için, zorlu ışık koşullarında etraftaki nesnelerin algılanabilmesi önemli bir problem teşkil etmektedir. Özellikle sürücüsüz araçlar gibi nesne tespiti algoritmalarının uygulama alanlarının çoğu, bu koşullara karşı dayanıklı olmayı gerektirmektedir. Fakat, bu probleme karşın var olan otonom sürüş sistemleri nesne tespiti için düşük dinamik aralıklı imgelerde eğitilmekte ve test edilmektedirler. Bu tezde, yüksek dinamik aralıklı (YDA) imgelerin daha iyi nesne tepiti performansı sağlayıp sağlamadığı analiz ediyoruz. Bu doğrultuda, dinamik aralığın nesne tespiti performansına etkisinin kapsamlı analizini vermekteyiz. YDA imgeler ile Düşük Dinamik Aralıklı (DDA) imgeleri farklı aydınlanma koşullarını dikkate alan yeni performans kategorilerinde değerlendirmekteyiz. Bu değerlendirmlere sonucunda, normalizasyon ve gama düzeltme gibi ön işleme yöntemleri kullanılmadığı takdirde, YDA imgeler DDA imgelere göre daha kötü nesne tespiti performansı gösterdiği görülmektedir. Ayrıca, bahsedilen ön işleme yöntemleri kullanıldığında YDA imgeler en iyi performans veren ton*dönAn Ek olarak, derin öğrenme tabanlı ton-dönüşümü operatörlerinin ve nesne tespiti yapan derin ağların ortak optimizasyonu için bir mimari önermekteyiz. Önerdiğimiz mimari, en iyi ton dönüşümü kalite skorlarını elde ederken, nesne tespiti performansında da en başarılı ton-dönüşümü ile yarışır skor elde edebilmektedir.
Özet (Çeviri)
An important problem in computer vision, particularly in object detection, is being able to perceive objects even under challenging illumination conditions. Being robust to such conditions is especially important in applications, such as autonomous driving. Despite the significance of the problem, existing autonomous driving systems use deep object detection networks with low-dynamic range (LDR) images during both the training phase and the testing phase. In this thesis, we investigate whether high-dynamic range (HDR) images can provide better performance for object detection in autonomous driving systems. For this purpose, we provide a comprehensive analysis of the effect of dynamic range on object detection performance. We compare LDR and HDR images on different illumination conditions and show that HDR performs on par with to LDR counterparts when used without pre-processing including normalization and gamma correction. We also show that after applying this certain pre-processing operations, HDR is able achieve on par detection performance with tone-mapped LDR. Moreover, we propose a novel framework to jointly optimize deep-learning-based tone-mapping operators and object detection networks by using a Generative Adversarial approach. Our architecture achieves the best tone-mapping quality score while maintaining a competitive performance to the best classical tone-mapping operator in terms of detection performance.
Benzer Tezler
- Çukur yapıların yüzey sürtünme direncine olan etkilerinin hesaplamalı ve deneysel olarak incelenmesi
Experimental and computational investigation of the effect of dimpled surfaces on skin friction reduction
YASİN KAAN İLTER
Doktora
Türkçe
2023
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR ORAL ÜNAL
- Değiştirilmiş kohonen ağı simülasyon programı
A Simulation program for modified kohonen network
ENDER TUNÇ EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. UĞUR ÇİLİNGİROĞLU
- 2x400 ton portal krenin matematiksel ve sonlu elemanlar yöntemiyle düzlem titreşim analizi
In-plane vibration analysis of 2x400 tone gantry crane by mathematical and finite element methods
TOLGA ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVAT ERDEM İMRAK
- Ökzetik çekirdeğe sahip sandviç plakların parçacık etkili patlama yükü altında dinamik davranışı
Dynamic behavior of sandwich plates with auxetic core under particle induced-blast load
SERCAN BOSTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT SÜLEYMAN TÜRKMEN