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: Matematik, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mathematics, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Technısche Unıversıtat Munchen
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Bariatrik cerrahi sonrası erken dönemde düzeltici egzersizin statik denge, besin tüketimi ve vücut kompozisyonu üzerine etkisi
Effect of corrective exercise on static balance, food consumption and body composition in the early period after bariatric surgery
DİLARA ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
SporMarmara ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERAL KÜÇÜK YETGİN
- Fibromiyalji hastalarında ev egzersiz programı olarak telerehabilitasyonun etkisinin değerlendirilmesi, randomize kontrollü tek kör çalışma
Evaluation of the effect of telerehabilitation as a home exercise program in patients with fibromyalgia, a randomized controlled single-blind study
BURCU YAĞLI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Fiziksel Tıp ve RehabilitasyonSağlık Bilimleri ÜniversitesiFiziksel Tıp ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE NUR BARDAK
- Hisse senedi opsiyonları ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda uygulanabilirliği
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA K. YILMAZ