Computer vision and deep learning forautomatic detection and localization
Bilgisayar görüşü ve derin öğrenme içinotomatik algılama ve lokalizasyon
- Tez No: 769789
- Danışmanlar: PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayarla görme, Bölütleme, Sınıflandırma, Yapay sinir ağları, Computer vision, Segmentation, Classification, Artificial neural networks
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Daha önce yapılmış kavramları içeren sinir ağları gibi makine öğrenimi teknikleri. organik sinir sistemlerinde bulunan, daha popüler hale geliyor. Biyolojik bir nöron, bir hücredir. bir gövdeden, dendrit adı verilen birçok küçük çıkıntıdan ve dendrit adı verilen tek bir uzun çıkıntıdan oluşur. bir akson. Aksonlar, dendritleri nöron gövdesine bağlayan uzun çıkıntılardır. Dendritlerin yüzeyinde sinaps olarak bilinen birkaç bölge vardır. diğer nöronlardan gelen aksonlar, söz konusu nörona birleştirilir. Bir elektrik darbesi ateşlenir aksonlar her seferinde ve sonra ve bu, hücre zarının geçirgenliğini değiştirerek nöron gövdesi içindeki voltajda mütevazı bir artış. Aktivasyon sayısı arttıkça Diğer nöronlardan geliyorsa, voltajdaki artış o kadar büyük olur. tabanında bir merkez bulunmaktadır. akson ve voltajın kalıcı olarak ölçülmesinden sorumludur. anlamsal amaç Segmentasyon, görüntüdeki ve kümedeki aynı nesneye veya sınıfa ait pikselleri tanımlamaktır. onları birlikte. Bu yöntem, algılama gibi çoklu uygulamalarda ve projelerde değerlidir. beyin tümörleri, otonom araçlar için sivillerle semantik haritalar oluşturma, yüz segmentasyonu viii veya arazi kullanım sınıflandırması. anlamsal bölümleme kullandık, anlamsal bölümleme sağlar ekranların etrafındaki piksel bazında sınırlar ve ekranlar tamamen örtüşmediğinden benzer sonuçlar verir. önemli ölçüde daha az karmaşıklıkla örnek segmentasyonu olarak sonuçlanır.
Özet (Çeviri)
Machine learning techniques such as neural networks, which include concepts that have been found in organic nerve systems, are becoming more popular. A biological neuron is a cell that consists of a body, many smaller protrusions called dendrites, and a single long protrusion called an axon. Axons are the long protrusions that connect the dendrites to the body of the neuron. On the surface of the dendrites, there are several sites known as synapses, which are where axons from other neurons are joined to the neuron in question. An electric impulse is fired by the axons every now and then, and this changes the permeability of the cell membrane, causing a modest rise in the voltage within the neuron body. The greater the number of activations that come from other neurons, the greater the increase in voltage. A center is located at the base of the axon, and it is responsible for permanently measuring the voltage. The goal of semantic segmentation is to identify pixels belonging to the same object or class in the image and cluster them together. This method is valuable in multiple applications and projects such as detecting brain tumors, creating semantic maps with civilians for autonomous vehicles, face segmentation viii or land usage classification. we used semantic segmentation, Semantic segmentation provides pixel-wise boundaries around screens, and as screens do not entirely overlap, it yields similar results as instance segmentation with significantly less complexity.
Benzer Tezler
- Exploring fusion models in computer vision for medical image computing
Başlık çevirisi yok
DUYGU SARIKAYA
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolState Unıversıty Of New York At BuffaloDr. JASON J. CORSO
- Image quality assesment and enhancement for robust face recognition
Yüz tanıma için imgelerin kalite ölçümü ve iyileştirilmesi
ONUR SERTKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
- 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
- Distal radius fracture detection: a comparison of computer vision algorithms
Distal radius kırığı tespiti: Bilgisayar görüsü algoritmalarının karşılaştırılması
BURCU SELÇUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Ortopedi ve TravmatolojiYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TACHA SERIF
- Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu
Başlık çevirisi yok
İRFAN KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BORAT