Employment of cycle-spinning in deep learning
Derin ögrenmede döngülü çevirim yönteminin kullanımı
- Tez No: 771998
- Danışmanlar: PROF. DR. ALPTEKİN TEMİZEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Evrişimli sinir ağları, Nesne tanıma, Sınıflandırma, Üretici çekişmeli ağlar, Convolutional neural networks, Object recognition, Classification, Generative adversial networks
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Döngülü-Çevirim (DÇ) yöntemi, sinyal gürültü giderme ve görüntü iyileştirme gibi dalgacık alanı süreçlerinde büyük başarı ile kullanılmaktadır. Bu tezde DÇ yöntemi, derin ögrenme algoritmalarında kullanılmak üzere uyarlanmış, özellikle GAN tabanlı yagmur damlası giderme modellerine ve CNN tabanlı görüntü sınıflandırma ve nesne algılama modellerine entegre edilmiştir. AlexNet, DenseNet, ResNet, YOLOv5, EffcientDet, CenterNet ve TensorFlow Object Detection (TF-OD) gibi yaygın olarak kullanılan mimariler üzerinde yapılan deneyler, DÇ yönteminin yagmur damlalarının giderilmesine etkisi referans bazlı metriklerle değerlendirildiğinde daha yüksek algısal kalite verdigini göstermektedir. Sınıflandırmada ve nesne tespiti problemlerinde ise dogruluk ve daha yüksek nesne tespiti algılama performansı görülmüştür. Önerilen yöntemin, alt-örnekleme (downsampling) aşamasından önce kullanıldıgı takdirde ekstra ögrenilebilir herhangi bir parametreye ihtiyaç duymadan örtü¸sme (aliasing) nedeniyle ortaya çıkan sinyal bozulmalarını azalttığı ve genel performansı arttırabileceği gösterilmiştir. DÇ yönteminin bir başka avantajı da doğası gereği bir yumuşatma etkisi sağlaması ve bu nedenle gürültü gidermede potansiyel kullanımlara sahip olmasıdır.
Özet (Çeviri)
Cycle-spinning (CS) method has been used in wavelet domain processes such as signal denoising, and image enhancement with great success. In this thesis, CS is adapted to be used in deep-learning algorithms, particularly it is integrated into GANbased raindrop removal and CNN based image classification, and object detection models. Experiments on commonly-used architectures, such as AlexNet, DenseNet, ResNet, YOLOv5, EffcientDet, CenterNet, and TensorFlow Object Detection (TFOD) show that the application of the CS method produces favorable results with higher perceptual quality in terms of full-reference metrics for raindrop removal, increased accuracy in classification and better object detection performance. It is shown that the proposed method reduces the signal degradation caused by aliased components when it is employed before down-sampling and it can increase the performance, without introducing any extra learnable parameters. Another advantage of the CS method is that it inherently provides a smoothing-out effect and, as such, it has potential uses in denoising.
Benzer Tezler
- Assessing trend and cycle components of inflation and employment in Türkiye
Türkiye'deki enflasyonun ve istihdamın trend ve döngüsel terimlerini değerlendirmek
VELİHAN BAŞPINAR
- Employment dynamics of the largest industrial firms in Turkey (1980-2006)
Türkiye'deki en büyük sanayi firmalarının istihdam dinamikleri (1980-2006)
YASEMİN ÖZERKEK
- Simulation and life cycle assessment of combined bioheat and biopower plant using hungary oak (Quercus frainetto L.) coppices as a feedstock
Macar meşesi (Quercus frainetto L.) baltalıklarını hammadde olarak kullanan birleşik biyoısı ve biyogüç santralinin simülasyonu ve yaşam döngüsü analizi
FAHRİYE ENDA TOLON
Doktora
İngilizce
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ KARAOSMANOĞLU
- Control of Hopf and Bautin bifurcation in a modified Goodwin model of growth cycle
Değiştirilmiş Goodwin büyüme döngüsü modelinde Hopf ve Bautin çatallanmasının kontrolü
MELİKE NUR ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE PEKER
- 5d building information modeling based construction quality life cycle inspection plan to improve performance of construction projects
İnşaat projelerinin performansını arttırmak amacıyla düzenlenen 5 boyutlu yapı bilgi modeline dayanan yapı kalitesi yaşam döngüsü denetim planı
SARMAD AL-HUMAIRI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. ZEYNEP IŞIK