Evrişimsel sinir ağlarında entropi havuzlama
Entropy pooling in convolutional neural networks
- Tez No: 793715
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN GÖKSU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Bir resim tanıma işlemi nesnelerin sahip olduğu özniteliklerin öğrenilmesi ve öğrenilen bu özniteliklerin daha önceden görülmemiş resimler üzerinde tanınabilmesidir. Evrişimsel sinir ağları da resim tanıma işlemlerinde kullanılan oldukça popüler bir yapıdır. Evrişimsel sinir ağları yapay sinir ağlarının özel bir sınıfıdır ve resimlerdeki hiyerarşik özniteliklerin çıkarılıp yapay sinir ağı aracılığıyla anlamlandırılması işlemidir. Bu işlem çeşitli katmanlar aracılığıyla yapılır. Bu katmanlardan evrişim katmanında çeşitli filtreler ile önemli özellikler çıkarılır, bu katmanın amacı en doğru özelliklerin çıkarılmasıdır. Evrişim katmanından sonra havuzlama katmanı vardır ve bu katman evrişimsel sinir ağlarında anahtar konuma sahiptir. Havuzlama katmanının temel görevi, evrişim katmanı aracılığıyla oluşturulan özellik haritalarının anlamlı şekilde boyutunun düşürülmesidir. Bilinen temel yöntemleri basit olması ve işlem kolaylığı sağlamasına rağmen düşük doğrulukta olabilmektedir. Bizim yapacağımız bu çalışmada da başarısı bilgi teorisine dayanan ve sinyal ve görüntülerden anlamlı bilgi çıkarmada başarılı sonuçlar veren entropi kavramına dayanılarak bir entropi havuzlama yöntemi geliştirilmiş ve performansı geleneksel yöntemlerle kıyaslanmıştır. Test sonuçları ayrıntılı olarak paylaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
An image recognition process is to learn the features of the objects and to recognize these learned features on previously unseen images. Convolutional neural networks are also a very popular structure used in image recognition processes. Convolutional neural networks are a special class of artificial neural networks and are the process of extracting hierarchical features from the images and making them meaningful through the artificial neural network. This process is done through various layers. From these layers, important features are extracted with various filters in the convolution layer, the purpose of this layer is to extract the most meaningful features. Pooling layer is after the convolution layer and this layer has a key position in convolutional neural networks. The main task of the pooling layer is to significantly reduce the size of the feature maps created through the convolution layer. Although the known basic pooling methods are simple and easy to process, they can be of low accuracy. In this study, which we will do, an entropy pooling method has been developed based on the concept of entropy, whose success is based on information theory and which gives successful results in extracting meaningful information from signals and images, and its performance will be compared with traditional methods. Test results are shared in detail.
Benzer Tezler
- Deep metric learning applied to crop classification from multi-spectral multi-temporal remote sensing data
Derin metrik öğrenmenin çoklu-zamanlı ve çoklu-bantlı uzaktan algılanmış verilerden tarım ürünü sınıflandırmaya uygulanması
MERVE BOZO
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Deep learning based dynamic turkish sign language recognition with leap motion
Derin öğrenme tabanlı leap motıon ile dinamik türk işaret dili tanıma
BURÇAK DEMİRCİOĞLU KAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Çok kanallı iEEG sinyallerinin evrişimsel sinir ağlarıyla analizi
Analysis of multi-channell iEEG signals with convolutional neural networks
MUHİTTİN BAYRAM
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ALİ ARSERİM
- Human activity recognition with convolutional and multi-head attention layer based neural network
Evrişimli ve çok kafalı dikkat katmanlı sinir ağlarıyla insan aktivitelerini tanıma
DENİZ ADALI ATLIHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN OĞUL
- Derin öğrenme algoritmaları kullanılarak göz bebeği tespiti
Pupil detection using deep learning algorithms
HATİCE KÜBRA KÜÇÜKKARTAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT AKINLAR