OBJECT DETECTION AND RECOGNITION IN RGBD IMAGES USING FASTER R-CNN
NESNE TESPİTİ VE TANIMA DAHA HIZLI R-CNN KULLANARAK RGBD GÖRÜNTÜLERİ
- Tez No: 696508
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- 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: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Görüntünün birçok parçaya bölünmesi işlemine görüntü parçalama denilebilir. NS Bu işlemin temel amacı, bir görüntüdeki nesneyi tanımaktır. Bir kişiyi örnek alalım karşıdan karşıya geçmek istiyorsa yapacağı ilk şey önce sağına sonra sola bakmaktır. Eğer hayırsa araç geliyorsa kişi bunun dışında karşıdan karşıya geçmeye çalışacaktır, bu kişi de herhangi bir elektrik yoklaması veya köpek olup olmadığını veya yerde herhangi bir bütün olup olmadığını kontrol edin. önce nesne tespiti yapıyoruz, sonra karşıdan karşıya geçiyoruz. Aynı şeyi eğiteceğiz yapacaktır, ancak insanların nasıl yaptığını doğrudan tanıyamaz. Önce modeli eğitmeliyiz Bunun için görüntü segmentasyonu yapıyoruz. Bu adım tipik olarak nesneleri veya nesneleri tanımak için kullanılır. diğer ilgili bilgiler.
Özet (Çeviri)
The process of splitting the image into many segments can be called as image segmentation. The main aim of this process is to recognize the object in an image. Let's take an example a person wants to cross the road the first thing he'll do is he'll look at his right side first then left. If no vehicle is coming then the person will try to cross the road apart from that, this person will also check whether there is any electric poll or dog or is there any whole in the ground etc. The point is we're doing object detection first then we're crossing the road. Same thing we'll train our machine to do but it can't recognize directly the way humans do. We have to train the model first for that we're doing image segmentation. This step is typically used to recognize the objects or other relevant information.
Benzer Tezler
- Human activity recognition using deep learning
Derin öğrenme ile insan aktivitesi tanıma
MURAT YALÇIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN
- Traffic sign recognition
Başlık çevirisi yok
BOTAN HAMZA HASAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mühendislik BilimleriFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KAYA
- Segment-based object detection and recognition
Bölütleme tabanlı nesne bulma ve tanıma
RABİA GÖKÇE ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Mühendislik BilimleriBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HURİYE IŞIL BOZMA AYDIN
- İnsansı robotlarda nesne algılama ve tanıma için yeni derin öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi
Development of novel deep learning algorithms for object detection and recognition in humanoid robots
SİMGE NUR ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL UÇAR
- Derin öğrenme algoritmaları kullanarak insansız hava araçları ile silah tespiti
Weapon detection with unmanned air vehicle images through deep learning algorithms
MUSTAFA BURGAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAFER BUDAK