Derin öğrenme ve görüntü işleme yöntemleri ile detaylı sınıflandırma
Detailed classification with deep learning and image processing methods
- Tez No: 699210
- Danışmanlar: PROF. DR. URFAT NURIYEV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 47
Özet
Bu tez çalışmasında, görüntü işleme teknikleri ve derin öğrenme modelleri incelenmiş, bu araştırmalar sonucunda derin ve görüntü işleme yöntemleri ile detaylı sınıflandırma için çözüm sunulmuştur. Çalışmada, evrişimsel sinir ağları modeli bir derin öğrenme eğitilmesi fikri sunulmaktadır, görüntü iyileştirme ile kenar belirleme görüntü işleme teknikleri kullanılarak modele verilen örnek görüntüler önceden belirlenen problem bazlı etiket gruplarına göre 70% ile 99% arasında bir oranla detay sınıflandırması yapmaktadır. Sonuçlar, çalışmanın çeşitli alanlara uygulanabileceğine ve ileride daha da geliştirilebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, image processing techniques and deep learning models were examined, and as a result of these researches, a solution was presented for detailed classification with deep and image processing methods. In the study, the idea of training the conventional neural network model in deep learning is presented, using image enhancement and edge detection image processing techniques, sample images given to the model make a detailed classification between 70% and 99% according to predetermined problem-based label groups. The results show that the study can be applied to various fields and can be further developed in the future.
Benzer Tezler
- Image analysis based symbol recognition in colored maps
Renkli haritalarda görüntü analizi tabanlı sembol tanıma
FATMANUR TURHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Endüstriyel uygulamaların derin öğrenme ile yüksek hızlarda gerçeklenmesi için optmize edilmiş ağ yapılarının geliştirilmesi
Development of optimized network architectures for high speed industrial applications using deep learning
HAKAN AKTAŞ
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖVÜNÇ POLAT
- Segmentation of colon nuclei images using deep learning
Kalın bağırsak hücre görüntülerinin derin öğrenme kullanılarak bölütlenmesi
ATAKAN ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Analysis of visual design principles in art and architecture by computer vision and learning based model
Sanat ve mimaride görsel tasarım prensiplerinin bilgisayarlı görü ve öğrenme tabanlı model ile analizi
GÖZDENUR DEMİR
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI KANAN
- Explainable deep learning classification of tree species with very high resolution VHRTreeSpecies dataset
Açıklanabilir derin öğrenme yöntemleri ile çok yüksek çözünürlüklü VHRTreeSpecies veri seti kullanılarak ağaç türlerinin sınıflandırılması
ŞULE NUR TOPGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL