Weakly-supervised 3d object detection byself-ensembling
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 755153
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FEDERİCO TOMBARİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Matematik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Technische Universität München
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
The detection of cars on the road is a crucial task in autonomous driving. Most of the methods that detect 3D objects in point cloud data rely on the existence of precisely annotated datasets. Yet, generating precise annotations for a dataset in 3D scenarios is costly in terms of labor and time consumption. Weakly supervised methods use weak annotations to perform their task instead of precise labels of objects. This project proposes a method that performs 3D object detection from LIDAR point cloud data with weak supervision. To this end, we only exploit the center location of bounding boxes of instances. This thesis consists of three main stages. At stage-1, we rely on the fact that strong visual cues hierarchically learned during the forward pass of convolutional layers. Class response maps are generated using a 3D backbone network based on sparse convolutions. These visual cues yield maximum local responses in center response maps and they are prospective center points of objects. At stage-2, using the procedure of back-propagation from these maximum local responses, e.g., peaks, instance-aware cues are obtained as peak responses. At stage-3, with the help of peak response maps, prediction for bounding boxes of car instances are generated. At this stage, two different approaches are proposed. One is based on exploiting peak response maps directly and recovering the boundaries of objects. The other is employing another network for 3D object detection as a baseline and boosting its performance with the help of peak response maps, which includes instance-aware cues. We train and evaluate our approach on the KITTI benchmark commonly used in autonomous driving.
Benzer Tezler
- Self- and weakly- supervised deep learning methods with applications in biometric and biomedical data
Kendinden- ve zayıf- denetimli derin öğrenme yöntemleri ile biyometri ve biyomedikal verilerdeki uygulamaları
MEHMET CAN YAVUZ
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiMühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE BERRİN YANIKOĞLU YEŞİLYURT
- 2D/3D human pose estimation using deep convolutional neural nets
Derin evrişimsel sinir ağları ile 2B/3B insan vücudu pozisyon kestirimi
MUHAMMED KOCABAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE AKBAŞ
- Yapı bilgi modellemesi (BIM) ile robotik total statıonların aplikasyon ve imalat kontrolünde kullanımı
Usage of robotic total stations with application and manufacturing control with building information modeling (BIM)
TOLGA YÜCEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZHAN İPBÜKER
- Türk işaret dili tanıma için zayıf-güdümlü makine öğrenmesi yöntemi
Weakly-supervised machine learning method for Turkish sign language recognition
BANUÇİÇEK KANDEMİR KILINÇÇEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MatematikGebze Teknik ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURİ ÇELİK
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ
- Weakly supervised approaches for image classification in remote sensing and medical image analysis
Uzaktan algılama ve tıbbi görüntü analizinde zayıf denetimli görüntü sınıflandırma yaklaşımları
BULUT AYGÜNEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELİM AKSOY
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN GÖKBERK CİNBİŞ