Hierarchical image classification with self-supervised vision transformer features
Özdenetimli görü dönüştürücü öznitelikleri ile hiyerarşik imge sınıflandırması
- Tez No: 726888
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZUYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Dönüştürücüler, Görüntü sınıflandırma, Hiyerarşik sınıflar analizi, Öz denetim, Transformers, Image classification, Hierarchial classes analysis, Autocontrol
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Görüntü sınıflandırma ile ilgili pek çok çalışma bulunuyor ve bunların çoğu evrişimli sinir ağları (CNN) temel alınarak gerçekleştirilmiştir. Görüntü sınıflandırmada, eşit olmayan görsel ayrılabilirlik nedeniyle bazı sınıfları diğerlerinden ayırt etmek daha zordur. Bu zor sınıfların ayrılabilmesi için, ilgili alana özgü sınıflandırıcılar gerekmektedir, ancak geleneksel evrişimli sinir ağları, düz N-yollu sınıflandırıcıları olarak eğitildiği için sınıflar arasındaki hiyerarşik bilgiden yeteri kadar yararlanamazlar. Bu sorunu çözmek için araştırmacılar, sınıf hiyerarşisini evrişimli sinir ağlarına dahil eden yeni teknikler keşfettiler ve bu tekniklerin çoğu, ImageNet gibi büyük ölçekli veri kümelerinde mevcut evrişimli sinir ağlarının başarı oranlarını geçmektedir. Bu çalışmada, özdenetimli görü dönüştürücü özniteliklerini kullanan bir hiyerarşik imge sınıflandırıcının hiyerarşik evrişimli sinir ağlarını geçip geçemeyeceğini sorguladık. Bu çalışma sırasında hiyerarşik bir ETHEC veri seti kullandık ve görüntü transformatörleri yardımıyla dikkat öznitelikleri çıkardık. Bu dikkat özelliklerini kullanarak 3 farklı hiyerarşik sınıflandırma yaklaşımı uyguladık ve sonuçları yaklaşımlarımızın CNN alternatifi ile karşılaştırdık.
Özet (Çeviri)
There are lots of works about image classification and most of them are based on convolutional neural networks (CNN). In image classification, some classes are more difficult to distinguish than others because of non-even visual separability. These difficult classes require domain-specific classifiers but traditional convolutional neural networks are trained as flat N-way classifiers. These flat classifiers can not leverage the hierarchical information of the classes well. To solve this issue, researchers proposed new techniques that embeds class-hierarchy into the convolutional neural networks and most of these techniques exceed existing convolutional neural networks' success rates on large-scale datasets like ImageNet. In this work, we questioned if a hierarchical image classification with self- supervised vision transformer features can exceed hierarchical convolutional neural networks. During this work, we used a hierarchical ETHEC dataset and extract attention features with the help of vision transformers. Using these attention features, we implemented 3 different hierarchical classification approaches and compared the results with CNN alternative of our approaches.
Benzer Tezler
- Effect of semi-supervised self-data annotation on video object detection performance
Yarı denetimli veri etiketleme işleminin video nesne tespiti üzerine etkisi
VEFAK MURAT AKMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- İstanbul Çatalca bölgesinde uzaktan algılama yöntemleri ile metropoliten analizi
Başlık çevirisi yok
F.ZEHRA ALKAN
- Multi-approached histopathology images classification
Çoklu yaklaşimli histopatoloji görüntülerinin siniflandirilmasi
ALI HUSSEIN ABDULWAHHAB ABDULWAHHAB
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BAYAT
- Kültür ve mekan etkileşimi kapsamında konut ve yakın çevresi ilişkilerine diyalektik bir yaklaşım
A dialectic approach to relations of home and its near environment in the context of culture and space interaction case study: Bursa, Kale Sokak
ARZU ISPALAR ÇAHANTİMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜLYA TURGUT
- Vision-based detection and recognition of maritime objects for autonomous surface navigation
Otonom deniz seyrüseferi için görüntü tabanlı engel tespiti ve gemi sınıflandırma
SEVDA SAYAN YONCA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL