One-stage oriented object detection in remote sensing images
Uzaktan algılama görüntülerde tek aşamalı yönlü nesne tanıma
- Tez No: 721674
- Danışmanlar: PROF. DR. SELİM AKSOY
- 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: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Teknolojideki ilerleme, yüksek teknoloji uydulardan ve uçak algılayıcılarından yüksek miktarda bilgi birikimine sebep oldu. Söz konusu bu platformlardan elde edilen bu yüksek çözünürlüklü görüntüler insanların yeryüzünü daha iyi anlamasını sağladı. Uzaktan algılama görüntü analizi alanındaki ilk çalışmalar, görüntü sınıflandırma alanında manzara, arazi ve uçsuz bucaksız alanları anlamlandırmaya çalışan çalışmalardı. Son zamanlarda çok yüksek çözünürlüklü elektro-optik görüntülerde nesne tanıma ve görüntü bölütleme popüler hale geldi. Modern nesne tanıyıcıların iki tür mimarisi vardır. İki aşamalı nesne tanıyıcıları, bir bölge önerme mekanizması ile olası nesne konumlarını tarar ve nesneleri sınıflandırmak için bu önceden seçilmiş bölgeler üzerinde bağlanım yapar. Öte yandan, tek aşamalı nesne tanıyıcıları, herhangi bir ön seçim olmaksızın, görüntü üzerinde genel bağlanım ve sınıflandırma gerçekleştirir. Bölge önerme mekanizması doğruluğu artırır, ancak sezim hızını yavaşlatır. Bu sebeple, tek aşamalı nesne tanıyıcılar, gerçek zamanlı sezim için daha iyi bir seçenek olmalarına rağmen, daha düşük doğruluğa sahiplerdir. Halka açık veri kümeleri genellikle yatay sınırlayıcı kutu etiketi sağlarlar. Bununla birlikte, uzaktan algılama görüntüleri, yönlü sınırlayıcı kutular için çok daha uygun olan küçük, sıkışık veya büyük en-boy oranlı nesneler ile doludur. On beş nesne sınıfını içeren en kapsamlı uzaktan algılama nesne tanıma veri setlerinden (DOTA) birinde tek aşamalı nesne tanımaya odaklanmaktayız. Tek aşamalı nesne tanıyıcılarımız, en öne çıkan tek aşamalı nesne tanıma mimarilerinden birine (YOLO) dayanmaktadır. Yatay ve yönlü sınırlayıcı kutu etiketleri, yönlendirilmiş nesne tanıma ayarının genel olarak eksen hizalı nesne algılama ayarına göre üstün bir performansa sahip olduğunu göstermek ve ayrıca tek aşamalı nesne tanımanın iki aşamalı nesne tanıma ile karşılaştırıldığında rekabetçi sonuçlar elde edebildiğini ispatlamak için kullanılmıştır. Yönlü nesne tanıma yaklaşımımız, açı bağlanım problemini, bir sınıflandırma problemine dönüştürür ve tek aşamalı nesne tanıyıcılara kolayca uygulanabilir. Deneylerimiz, açısal sınıflandırmaya dayalı yönlü nesne tanıyıcısının, yatay nesne tanıyıcısından daha iyi bir performans gösterdiğini ispatlamaktadır. Ayrıca çalışmamız, doğrulama veri setinde yayınlanmış çalışmalardaki çift aşamalı nesne tanıma yöntemlerine göre %3.07, çapasız nesne tanıma yöntemlerine göre %12.84 gelişme göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Advances in technology resulted in an enormous amount of information collected from high technology satellites and aircraft sensors. These high-resolution images obtained by the said platforms enabled humans to understand the Earth better. The first studies in the field of remote sensing image analysis have focused on image classification, which studies the understanding of scenes, terrain, and vast fields. Recently object detection and image segmentation on very high-resolution electro-optical images have become popular. Modern object detectors have two types of architecture. Two-stage object detectors screen probable object locations with a region proposal mechanism and regress over these preselected regions to classify objects. On the other hand, one-stage object detectors perform global regression and classification over the image without any preselection. The region proposal mechanism improves the accuracy but slows the detection speed, making one-stage object detectors better for real-time detection, which have lower accuracy. Publicly available data sets generally provide horizontal bounding box labels. However, remote sensing images are dominated by small, congested, or large aspect ratio objects, which is suitable for oriented bounding boxes. We study one-stage object detection in one of the most extensive remote sensing object detection data sets (DOTA), which includes fifteen object classes. Our one-stage object detectors are based on one of the most prominent one-stage object detector architectures (YOLO). Horizontal and oriented bounding box labels are used to obtain results to show that the oriented object detection setting has a surpassing performance over axis-aligned object detection setting in general and also to show that one-stage object detection can have competitive results compared to two-stage object detection methods. Our oriented object detection approach converts angle regression into a form of classification and is easily applicable to the one-stage detectors. Our experiments show that rotated object detection based on angular classification performs better than horizontal object detector. It also shows 3.07% improvement over published two-stage methods and 12.84% improvement over published anchor-free methods on the validation data set.
Benzer Tezler
- How cryptographic implementations affect mobile agent systems
Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği
İSMAİL ULUKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Çamaşır makinesi adaptif sıkma algoritması
Washing machine adaptive spinning algorithm
İPEK TERZİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA MUGAN
- Okunabilir kopyalama algoritmalı DSM sisteminin gerçeklenmesi
Başlık çevirisi yok
ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN
- Yere nüfuz eden radar görüntülerinde morfolojiık bileşen analizi yöntemi ile kargaşa giderme
Clutter reduction in ground penetrating radar images using morphological component analysis
EYYUP TEMLİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- Skin cancer diagnosis based on machine learning techniques
Makine öğrenme tekniklerine göre deri kanseri teşhisi
NECHIRVAN ASAAD MAJEED ZEBARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EMİN TENEKECİ