Utilization of dense depth information for monoview object detection and instance segmentation
Tek bakışlı nesne tespiti ve bölütlemesinde sık derinlik bilgisi kullanımı
- Tez No: 733309
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 122
Özet
Nesne tespiti; bir görüntüde bulunan, belirli sınıflara ait nesneleri dikdörtgen sınırlar içerisine alarak saptamayı hedefler. Örnek bölütleme ise nesneleri piksel düzeyinde saptamaya çalışır. Geçen on yılda büyük bir gelişme gösteren derin öğrenme tekniklerinden bu konularda da yararlanılmış ve geleneksel yöntemlere karşı önemli başarılar kazanılmıştır. Bir sahnenin derinlik bilgisinin tek görüntü üzerinden çıkarsanmaya çalışıldığı tek bakışlı sık derinlik tahmini konusu da yine derin öğrenme teknikleriyle büyük gelişme göstermiştir. Nesne tespiti ve bölütleme konularında sensörden toplanan derinlik bilgisinin de dahil edilmesinin başarımı artırdığı daha önceki çalışmalarla ortaya konmuştur. Bu tezde de, görüntülerden tahmin edilen derinlik ilgisinin örnek bölütleme ve nesne tespitinde başarım artışını sağlayıp sağlayamayacağı araştırılacaktır. Araştırmaların sonucunda, tahmini derinlik bilgisi kullanarak nesne tespitinde başarım artışı sağlanmış ancak örnek bölütlemede aynı kazanım elde edilememiştir.
Özet (Çeviri)
Object detection aims for detecting objects of certain classes in an image by bounding them in rectangular boxes whereas instance segmentation tries to detect objects in pixel level. Deep learning techniques, which have shown great improvements over the last decade, are utilized in these topics as well, and a significant success is achieved against the traditional methods. Similar improvements can be observed in dense depth estimation which deals with deducing dense information of a scene from a single image. Previous works have shown that object detection and instance segmentation performances can be improved by incorporating sensor depth information. This thesis studies whether or not it is possible to have similar improvements when depth information is estimated from images instead of directly provided from sensors. Our research have shown that incorporating estimated depth data results in higher performance in object detection, although it fails in instance segmentation.
Benzer Tezler
- Trafik seyahat süresinin yağmurlu hava koşulları ve alternatif güzergahları ile ilişkisinin SPSS üzerinde incelenmesi
Investigation of the relationship of traffic travel time with rainy weather conditions and alternative routes on SPSS
MURAT AYYILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT ERGÜN
- An artificial intelligence approach for breast cancer treatment
Meme kanseri tedavisinde yapay zeka yaklaşımı
TUĞÇE BELDEK
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ
- Resim-iş öğretmenliği programında fotoğrafın işlevi ve yeri
The function and importance of photography in the programme of art and craft training
MERT GÜRHAN
Doktora
Türkçe
2007
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. MEZİYET MOZAKOĞLU
PROF.DR. ÜMRAN BULUT
- Kullanım odaklı ürün-hizmet sistemlerinde talebe etki eden faktörlerin değerlendirilmesi ve örnek sistem tasarımı
Evaluation of factors influencing customer acceptance of use-oriented systems and a system design example
SENA UĞUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜR BERSAM BOLAT
- Zemin şartlandırmanın EPB TBM performansına etkilerinin araştırılması
Investigation of effects of soil conditioning on EPB TBM performance
EMRE AVUNDUK
Doktora
Türkçe
2018
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANİFİ ÇOPUR