Analyzing rain removal images for accurate and secure object detection using YOLO
YOLO kullanarak doğru ve güvenli nesne tespiti için yağmur giderme görüntülerinin analiz edilmesi
- Tez No: 768373
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Bu yüksek lisans tezi, görüntü işlemede Sadece Bir Kez Bakarsınız (YOLO) tekniğini kullanarak doğru ve güvenli nesne tespiti için yağmur yağma görüntülerini analiz etmeye odaklanır. Sağanak resim iyileştirme görevi için YOLO'yu içeren resim kenarı yumuşatma çerçevesinin ilerlemesi, resmin çok sayıda kenarının yumuşatılmasına olağanüstü önem verilmesiyle geride kalmıştır. Meta boyuta olan yüksek eğilimi göz önüne alındığında, koruma oranlarında ciddi azalmalarla ayrılmaz bir şekilde devam etmesi ve görüntü görünümündeki kenar dalgalanmalarının yüksek olması ve ayrıca doktorun bir resmi uygun şekilde gürültüden arındırması için sağlam bir ön koşul olarak görülebilir. ezici bir girişim. Bu inceleme önerisinin nedeni, kapsamlı öğrenme ve görüntülemede melez stratejiler içeren bir resimde kenarların bölünmesi için Rain çıkarma resimleri için kapsamlı bir öğrenme ve resim işleme hattı kullanmaktır. Çeşitli kağıtların yazım denetimi, sağanak tahliye resimlerini kırmak için çeşitli görüntüleme modeli yapıları ile yönetildi. Görev için YOLO özel modeli yapıldı ve melez resim işleme prosedürlerinin çeşitli derecelerde kalibre edilmesiyle resim işleme yöntemi (YOLO) kullanıldı. Kenarları yüksek doğrulukta tanımak için yüksek kenar kanalının değerlendirilmesi şaka altındaydı. Mevcut konuşmada, önerilen yumuşatma yöntemi, Rain çıkarma resimleri için akla gelebilecek ön tarama prosedürleri ve Raindrop veri kümesinde ilerleme dahil olmak üzere kemik kalınlığına dayalıdır. Yeni beklenti modellerinin geliştirilmesi ve robotize yumuşatma, bundan sonra genel tarama programlarına eklenebilir. Özel derin öğrenme modeli yapılarının çeşitli derinliklere hitap etmesi amaçlandı. Bunun arkasındaki düşünce, bir resimdeki tüm kenarlar için otantik yeteneğin sonuçlara ve algılara genişletilmesinin etkisini araştırmaktır. Ayrıca, geleneksel bilgisayarlı resim işleme yaklaşımını ele almak için derin öğrenme YOLO modeli yapılmıştır. Resim işleme, resimlerin bazı kenarlarında kullanılmıştır, örneğin resim bölgesi yapımının bölünmesi ve uygun resim yumuşatma bölgelerinin bölünmesinde harika sonuçlar verir. Konsantre ayrıca, toplamda %98.47 hassasiyetle, örneğin düşük hazırlık hızı ve basitliğin olmaması gibi geçerli derin öğrenme güçlüklerinin yanıtlarını gözlemlemeye çalışır. Görüntüleme ve derin öğrenme ardışık düzenleri, dikkate alınan birden çok araçla MATLAB programlama dili kullanılarak mevcut paralellikten yararlanmak için optimize edilmiştir.
Özet (Çeviri)
This master's thesis focuses on analyzing rain removal images for accurate and secure object detection using You Only Look Once (YOLO) technique in image processing. The advancement of picture edge smoothening framework involving YOLO for downpour picture improvement task is close behind, with extraordinary consideration being given to the smoothening of the multitude of edges of picture. Given its high penchant to meta-size, going inseparably with serious abatements in safeguarding rates, and the high between edge fluctuation in picture appearance, as well as a solid prerequisite on the preparation of the doctor appropriately de-noising a picture can be viewed as an overwhelming undertaking. The reason for this examination proposition is to utilize a profound learning and picture handling pipeline for Rain expulsion pictures for the division of edges in a picture involving with cross breed strategies in profound learning and imaging. The writing audit of various papers was led with various imaging model structures for breaking down downpour evacuation pictures. The YOLO custom model was made for the assignment, and picture handling method (YOLO) was utilized with various degrees of calibrating of half-breed picture handling procedures. Evaluating for high edge channel to recognize edges at high exactness has been under banter. In current conversation, the recommended smoothening method is bone thickness based including conceivable prescreening procedures for Rain expulsion pictures and advancement on Raindrop dataset. Advancement of new expectation models and robotized smoothening could add to general screening programs from now on. The custom profound learning model structures were intended to address various profundities. The thought behind this is to investigate the impact of expanding authentic ability to the outcomes and perceptions for all edges in a picture. Furthermore, profound learning YOLO model was made to address customary computerized picture handling approach. Picture handling has been utilized in some edging of pictures, delivering great outcomes for instance in division of picture region construction and division of picture smoothening regions viable. The concentrate additionally endeavors to observe answers for viable profound learning difficulties, for example, low preparation speed and absence of straightforwardness with a precision of 98.47% totally. The imaging and deep learning pipelines are optimized to exploit the available parallelism using the MATLAB programming language with multiple tools under consideration.
Benzer Tezler
- Analysis of signal processing algorithms for detection of human vital signs using uwb radar
Hayati bulguların geniş bantlı radar sistemleri ile tespitinde kullanılan sinyal işleme algoritmalarının analizi
CANSU EREN
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL
PROF. DR. SAEİD KARAMZADEH
- Kur'ân ayetlerinin su kaynakları mühendisliği yönünden incelenmesi
Analyzing Qur'an verses in terms of water resources engineering
ABDULLAH MURATOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
DinBatman ÜniversitesiTemel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET NURULLAH AKTAŞ
- Analiyizing the effect of rain on the stability of a slope in Iraq
Irak'ta bir eğimin dengeliği üzerinde yağmur etkisinin analizi
SARAH GHALIB FARAJ AL ISAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Gedik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. MÜCAHİT NAMLI
- Coğrafi bilgi sistemleri yardımıyla heyelan risk analizi: Fındıklı (Rize) örneği
Landslide risk analysis by geographic information systems: The case of Findikli (Rize)
YALÇIN ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU
- Bioinspired kinetic architecture and adaptive component design proposal
Biyolojiden esinlenmiş kinetik mimari ve uyarlanabilir bileşen tasarım önerisi
AISA ATAWULA
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
MimarlıkYıldız Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOGAN TONG