Mask R-CNN algoritması ile askeri kamuflaj sınıflandırması
Military camouflage classification with mask R-CNN algorithm
- Tez No: 811169
- Danışmanlar: PROF. DR. VASIF NABIYEV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Doğada canlıların bir gizlenme sanatı olarak kullandığı kamuflaj 19. yüzyılda askeri alanda kullanılmaya başlanmıştır. Farklı uluslar, çevre, iklim gibi etmenler düşünüldüğünde çeşitli renk ve desende kamuflajlar karşımıza çıkmaktadır. Kamuflajlı alanın arka planla benzerliği bölütlemeyi zorlaştırmakla birlikte her bir kamuflaj deseninin kumaşın kesiminden ve desen parçalarının her askerde farklı yerlerde olmasından dolayı sınıflandırılması zorlaşmaktadır. Literatürde kamuflaj veya desen sınıflandırması olarak geçen farklı çalışmalar vardır. Bahsi geçen çalışmalar kamufle olmuş nesnenin bölütlenmesi veya kamufle olmuş farklı türden nesnelerin sınıflandırılması şeklindedir. Bu çalışmada bölütlenen ve sınıflandırılan nesneler kamuflajlı askerler olduğu için derin öğrenme algoritmasından beklenen nesnelerin ana hatlarına göre değil temel olarak kamuflaj desenine göre sınıflandırmasıdır. Bu çalışmada 7 ülke için 1233 kamuflajlı asker görüntüsü toplanmış ve günümüzde nesne tespiti, bölütlemesi ve sınıflandırılması için yaygın olarak kullanılan Mask R-CNN algoritmasıyla askeri kamuflaj sınıflandırma problemi ele alınmış ve CNN algoritmalarının önemi böyle zor bir problemle ispatlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Camouflage, which is used as an art of hiding by living things in nature, started to be used in the military field in the 19th century. When factors such as different nations, environment and climate are considered, we come across camouflages in various colors and patterns. While the similarity of the camouflaged area with the background makes segmentation difficult, it becomes difficult to classify each camouflage pattern due to the cut of the fabric and the different locations of the pattern pieces on each soldier. There are different studies in the literature that are referred to as camouflage or pattern classification. The mentioned studies are in the form of segmentation of camouflaged object or classification of camouflaged objects of different types. Since the segmented and classified objects in this study are camouflaged soldiers, what is expected from the deep learning algorithm is to classify the objects mainly according to the camouflage pattern, not their outlines. In this study, 1233 images of soldiers in camouflage were collected for 5 countries and the military camouflage classification problem was solved with the Mask R-CNN algorithm, which is widely used today for object detection, segmentation and classification, and the importance of CNN algorithms was proved with such a difficult problem.
Benzer Tezler
- SAR görüntülerinde otomatik hedef tespiti
Utomatic target detection from SAR images
RAMAZAN ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriEskişehir Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR AVDAN
- Metal kaplamalarda oluşan yüzey hatalarının yapay zeka yöntemleri ile analizi
Analysis of surface defects on metal coatings by artificial intelligence methods
BİLAL TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN KATIRCI
- Automatic recognition of lymph node metastasis of bladder cancer with artificial intelligence
Yapay zekâ ile mesane kanserinin lenf nodu metastaslarının otomatik tanınması
MUHAMMET FATİH ÇAKMAKÇI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN GÖKHAN AKÇAY
- Otonom araçlarda şerit takip ve kontrol sisteminin makine öğrenmesi kullanılarak geliştirilmesi
Development of lane following and control system in autonomous vehicles using machine learning
FATMA NUR ORTATAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYozgat Bozok ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH ÇETİN
- Nuclei segmentation and classification in histopathology images using deep neural networks
Derin sinir ağları kullanarak histopatoloji görüntülerinde çekirdek segmentasyonu ve sınıflandırması
MUHARREMCAN GÜLYE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FERİŞTAH DALKILIÇ