Character generation through self supervised vectorization
Gözetimsiz öğrenme ile karakter vektörizasyonu
- Tez No: 720164
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN CEM BOZŞAHİN, DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE AKBAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişsel Bilim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
İnsanlar görsel konseptleri hızlı ve esnek bir şekilde öğrenebilirler. Ancak, bu öğrenme biçimi önde gelen makine öğrenmesi metotları için bir zorluk oluşturmaktadır. Yüksek performanslı derin öğrenme modelleri ve algoritmaları büyük veriler kullanmakta ve genellikle tek bir amaca hizmet etmektedir. Bu çalışmada biz, görsel konsept öğrenmenin üretici yönünü el yazısı karakterler üzerinde inceledik. Birden fazla amaç için kullanılabilecek, az veri ile eğitilebilen bir gözetimsiz öğrenme yöntemi geliştirdik. Görüntülerin kalem darbeleri düzeyinde temsili üzerinde çalışan bir çizim etmeni sunduk. Etmen, her zaman adımında mevcut kanvası inceler ve devam etme veya durma kararını verir. Eğer etmen çizime devam etmeye karar verirse, kalem darbesini ifade eden bir program ortaya çıkarır. Sonunda minimum sayıda darbe kullanarak bir çizim üretmiş olur. Etmeni, gözetimsiz üretim ve ayrıştırma (darbelerle yeniden oluşturma) yapabilmesi için pekiştirmeli öğrenme ile el yazısı karakter veri setleri ile eğittik. Ayrıştırma yapabilen etmenimizi örnek üretimini ve koşullu karakter üretiminde kullandık. Sözü geçen üç üretici görevde ve ayrıştırma görevinde başarılı sonuçlar sunduk. Önemli bir nokta olarak, eğitim için vektör gözetimi veya fırça darbelerinin bilgisini kullanmadık.
Özet (Çeviri)
Humans learn visual concepts rapidly and flexibly from few samples. However, this kind of learning is a challenge for the prevalent machine learning methodologies. Currently, high performing deep learning models and algorithms depend on large amounts of data and they are task-specific. In this study, we focus on the generative aspects of visual concept learning in the domain of handwritten characters. We develop an unsupervised approach that can be generalized to multiple tasks using a small number of samples. We present a drawing agent that operates on stroke-level representation of images. At each time step, the agent first assesses the current canvas and decides whether to stop or keep drawing. When a `draw' decision is made, the agent outputs a program indicating the stroke to be drawn. As a result, it produces a final raster image by drawing the strokes on a canvas, using a minimal number of strokes and dynamically deciding when to stop. We train our agent through reinforcement learning on handwritten character datasets for unconditional generation and parsing (reconstruction) tasks. We utilize our parsing agent for exemplar generation and type conditioned concept generation without any further training. We present successful results on all three generation tasks and the parsing task. Crucially, we do not need any stroke-level or vector supervision; we only use raster images for training.
Benzer Tezler
- Domain-adaptive self-supervised pre-training for face & body detection in drawings
Başlık çevirisi yok
BARIŞ BATUHAN TOPAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEVFİK METİN SEZGİN
- Toni Morrison'ın Sevilen (Beloved) adlı romanına ilk örneksel bir yaklaşım
Başlık çevirisi yok
AYLA BAYGIN OĞUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İngiliz Dili ve EdebiyatıAtatürk Üniversitesiİngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ÖĞRETİR
- 'Dijital ınfluencer' Miquela Sousa'yı 'Takiplemek': Sosyal medyada kadın beden temsili üzerine düşünmek
'Following' the 'Digital influencer' Miquela Sousa: Reflecting on female body representation on social media
GÜLCAN UYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Felsefeİstanbul ÜniversitesiKadın Çalışmaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLÜFER TİMİSİ NALÇAOĞLU
- Memory, identity, home: Self-perception of identity among the Armenian and Jewish communities in Ankara
Bellek, kimlik, vatan:Ankara'daki Ermeni ve Yahudi cemaatlerinin kendi kimlik algıları
ÖZGÜR BAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
SosyolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSosyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. HELGA RİTTERSBERGER TILIÇ