Derin öğrenme yöntemi ile Google ve Yandex görüntülerinden stadyum tespiti
Stadium detection from Google and Yandex images with deep learning method
- Tez No: 741015
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR AVDAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Teknolojinin hızla gelişmesi ve bilgisayar donanımlarında görülen ilerleme sonucunda derin öğrenmenin önemi gün geçtikçe artmaktadır. Son dönemlerde birçok kurum/kuruluş insan gücü yerine, otonom sistemleri kullanmayı tercih etmektedir. Derin öğrenme algoritmalarının sürekli geliştirildiği alanlardan biri de nesne tespiti yapabilen modellerdir. Tez çalışmasında amaç literatürde bulunan çalışmalardan farklı olarak iki ayrı şirket tarafından aynı köşe koordinat ve ölçekte temin edilmiş uydu görüntüleri ile bir modelin eğitilmesi sonucu şirketlerin paylaştığı uydu görüntülerinin modelin başarımına olan etkisinin analiz edilmesidir. Tez çalışmasında yazılım dili olarak Python 3.6, yazılım geliştirici olarak ise Anaconda kullanılmıştır. Derin öğrenme kütüphanesi olarak Tensorflow kütüphanesi, bilgisayarlı görü kütüphanesi olarak OpenCV ve nesne tespit modeli olarak Tensorflow Object Detection Application Programming Interface (API) kullanılmıştır. Bu kapsamda COCO veri seti ile eğitilmiş 'Faster R-CNN Inception v2 COCO' ve 'Faster R-CNN Resnet101 COCO' modelleri kullanıcı sistemine aktarılmış, açık kaynak programı olan SAS Planet uygulaması üzerinden Google ve Yandex şirketlerinin sunduğu uydu görüntülerinden 'stadyum' kapsayan görüntüler temin edilmiş ve her iki model hem Google hem de Yandex şirketlerine ait uydu görüntüleri ile eğitilmiştir. Çalışmanın doğruluk analizi F1-Skoru yöntemiyle yapılmıştır. F1-Skoru doğruluk metriğinde en başarılı sonucu veren model % 91 doğruluk oranı ile Yandex şirketinin uydu görüntüleriyle eğitilen Faster R-CNN Inception v2 COCO'dur.
Özet (Çeviri)
As a result of the rapid development of technology and the progress in computer hardware, the importance of deep learning is increasing day by day. Recently, many institutions/organizations prefer to use autonomous systems instead of manpower. One of the areas where deep learning algorithms are constantly being developed is models that can detect objects. The aim of the thesis study is to develop a model with satellite images provided by two different companies at the same corner coordinate and scale, and to analyze the effect of the satellite images shared by the companies on the success of the model. In the thesis study, Python 3.6 was used as the software language and Anaconda was used as the software developer. Tensorflow library was used as deep learning library, OpenCV library was used as computer vision library and Tensorflow Object Detection Application Programming Interface (API) was used as object detection model. In this context, the 'Faster R-CNN Inception v2 COCO' and 'Faster R-CNN Resnet101 COCO' models trained with the COCO data set were transferred to the user system, and the 'stadium' images from the satellite images shared by Google and Yandex companies via the open source program SAS Planet application were provided and both models were trained with satellite images belonging to both Google and Yandex companies. Accuracy analysis of the study was made using the F1-Score method. The model that gives the most successful result in the F1-Score accuracy metric is the Faster R-CNN Inception v2 COCO, which is trained with the satellite images of the Yandex company with an accuracy rate of 91%.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemi ile optik uydu görüntülerinden gemi tespiti
Ship detection by optical satellite images with deep learning method
OSMAN DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
- Yapay zeka derin öğrenme yöntemi ile veri sızıntısı önleme
Data leak prevention deep learning method with artificial intelligence
ELİF SEVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜCEL BATU SALMAN
- İnsansız hava aracından elde edilen görüntülerin derin öğrenme yöntemi ile iyileştirilmesi
Improvement of images obtained from unmanned aerial vehicle with deep learning method
HALİL İBRAHİM GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiHavacılık Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER OSMAN DURSUN
- Lifelong learning for auditory scene analysis
İşitsel sahne analizi için hayat boyu öğrenme
BARIŞ BAYRAM
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Yapay zeka ve mimarlık etkileşimi üzerine bir çalışma:Üretken çekişmeli ağ algoritması ile otonom mimari plan üretimi ve değerlendirmesi
A study on interaction of artificial intelligence and architecture: Production and evaluation of architectural plans with generative adversarial networks
CAN UZUN
Doktora
Türkçe
2020
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERYEM BİRGÜL ÇOLAKOĞLU