Geri Dön

İki boyutlu resim serilerinden makine öğrenmesi kullanarak üç boyutlu model oluşturma

3D model generation from 2D image sequences using machine learning

  1. Tez No: 776718
  2. Yazar: BATUHAN AŞIROĞLU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DAĞTEKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Günümüzde dijital ikiz, oyun geliştirme, Metaverse gibi alanlarda kullanılması amacıyla gerçek dünyadaki nesneleri sanal dünyaya hızlı bir şekilde aktarılması ihtiyacı doğmaktadır. Bu problem için hem tek açıdan çekilen görüntüler kullanarak hem de birden çok açıdan çekilen görüntüler kullanarak 3D modeller üretebilen derin öğrenme tabanlı çalışmalar mevcuttur. Bu tezde yeni bir derin öğrenme ağı ve yeni hata fonksiyonu geliştirilerek, 4 farklı açıdan çekilen 128x128 boyutlu görüntülerden 7 kategoride (araba, uçak, kanepe, sandalye, masa, lamba ve silah) ve kategorik olarak denetimsiz, ortalama 0.5283 IoU skor ile voxel gösterimli 3D model üretimi yapıldığı anlatılmaktadır.

Özet (Çeviri)

Nowadays, there is a need to quickly transfer real word objects to the virtual world in order to use them in areas such as digital twin, game development and Metaverse. To accomplish this, there are deep learning based studies that can generate 3D models while using both images taken at a single angle and at multiple angles. This thesis explains that voxel representational 3D models were produced in 7 categories such as car, airplane, sofa, chair, table, lamb and gun from 128x128 sized images taken from 4 different angles as categorically unsupervised with 0.5283 average IoU score by developing novel deep learning network and novel loss function.

Benzer Tezler

  1. Analysis and visualization of two and three dimensional data structures using a rational cubic spline function: A case study on water, natural gas, and electricity data in Istanbul

    Rasyonel kübik splayn fonksiyonu kullanarak iki ve üç boyutlu veri yapılarının analizi ve görselleştirilmesi: İstanbul'daki su, doğal gaz ve elektrik verileri üzerine bir vaka çalışması

    ZÜBEYDE YAVUZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DURAN

  2. Derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük teknikleri kullanarak JPEG sıkıştırma kaybının iyileştirilmesi

    Recovering JPEG compression loss via deep learning-based super resolution techniques

    MUHAMMET BOLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA

    DR. NURULLAH ÇALIK

  3. Diagnosis of thyroid disease via support vector machines

    Destek vektör makineleri ile tiroid hastalıkları tanısı

    NURİ KORHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  4. Zaman serisi verilerinin derin yapay sinir ağları ile analizi ve eniyilemesi: Finansal tahmin algoritmaları

    Analysis and optimization of the time series data with deep artificial neural networks: Financial estimation algorithms

    ÖMER BERAT SEZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU

  5. XAU/USD prıce predıctıon usıng deep learnıng: hyperparameter optımızatıon wıth bayesıan, grey-wolf and genetıc algorıthms

    Derin öğrenme kullanarak XAU/USD fiyat tahmini: bayes, gri kurt ve genetik algoritmalarla hiperparametre optimizasyonu

    MELİS KÜÇÜK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ