Development of synthetic and real-world pose estimation dataset to be used in human tracking system
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 746137
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET BUĞRA KOKU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Bu çalışmada,“Metupose”isimli sentetik ve genişletilebilir insan iskelet takibi veri seti sunduk. İskelet takibi, bir görüntü veya videodaki insan eklemlerini algılayarak insan duruşunu algılamaktır. Veri seti, Blender 3D programında değişken insan modelleri ve çevreye sahip şekilde üretilmiştir. Ayrıca, literatürdeki iskelet takibi modellerinin doğruluğunu artırmada kullanılmıştır. Metupose veri setinde 178000 görüntü vardır. Her bir görüntüde 1,2,3 veya 4 insan olmak üzere toplamda 402000 insan bulunmaktadır. Farklı iskelet takibi modellerini veri setimizle eğittiğimizde tüm model/veri seti durumlarında doğruluk artışı gözlemledik. İkinci katkımız ise, veri setinde yeni görüntüler oluşturmaya yarayan kaynak kodudur. Metupose veri setinde birçok uygulama için yeterli görüntü olsa da kullanıcılar kendilerine ait veri seti oluşturmak isteyebilir veya görüntü sayısını artırmak isteyebilir. Kullanıcıların kolayca yeni veri seti oluşturabilmesi için, orijinal Blender dosyalarını ve basit konfigürasyon dosyasını yayımladık. Normal koşullarda, gerçek hayat veri seti üretmek çok zaman alabilir ve hatalara açıktır. Çalışmamızın avantajı, sadece yazılım üzerinden otomatik şekilde hatasız veri seti üretmeye imkân sağlamasıdır. Son olarak, Metupose veri seti ile eğittiğimiz iskelet takibi modellerini Raspberry Pi kamerasına sahip Jetson Nano'da çalıştırdık. Sonuçlar, bu sistemin, insan-robot etkileşimi çalışmalarında düşük maliyetli bir alternatif olabileceğini gösterdi.
Özet (Çeviri)
In this study, we propose an extendable, synthetic human pose estimation dataset named“Metupose”. Pose estimation aims to determine the pose of a person by detecting joints in an image or video. Dataset was created in Blender 3D software and with varying human objects and environment. It is also used to enhance the accuracy of pose estimation models in the literature. Metupose dataset contains 178000 images. Images have 1 to 4 people in it, where there is a total of 402000 people exist in these images. When we train different pose estimation models from the literature with our dataset, we observed an accuracy increase in all model/dataset cases. Our second contribution is the source code to create new images for the dataset. Although, Metupose contains large number of images for most of the applications, users may need to create their own custom dataset or want to increase the number of images. We provide original Blender 3D files and a simple configuration file so that users can create new dataset easily. Normally, creating a real-world dataset is time consuming and open to labelling errors. The advantage of our study is that datasets of desired sizes can be created from software, without any error, in an automized way. We finally, trained a pose estimation model with our Metupose dataset and integrated the trained model into Nvidia Jetson Nano that is equipped with a Raspberry Pi Camera and evaluated human tracking performance. Results indicate that single board computers offer a low-cost alternative to be used in human-robot interaction studies.
Benzer Tezler
- 2-step indoor localization for 'smart AGVs'
'Akıllı AGV'ler' için iki aşamalı iç mekan konumlama yaklaşımı
ABDURRAHMAN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Yapay zeka tabanlı yazılım testi platformu geliştirilmesi
Development of artificial intelligence based software testing platform
SERGEN AŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR YAYAN
- Hukuk eğitiminde yeni bir model olan klinik hukuk eğitimine ilişkin öğretim elemanlarının görüşleri
The views of educators regarding to clinical education a new model in legal education
KÖKSAL TÜRKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Yönetimi ve Politikası Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ BALCI
- Development of scalable manifold learning library: Scaman
Ölçeklenebilir manifold öğrenme kütüphanesi geliştirilmesi: Scaman
BERKE PEHLİVAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRULLAH FATİH YETKİN
- On real-world face super-resolution and face image synthesis evaluation
Gerçek dünya yüz süper çözünürlüğü ve yüz görüntüsü sentezi değerlendirmesi üzerine
ERDİ SARITAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL