Bilgisayarlı görü tabanlı AutoML platformu geliştirilmesi
Development of computer vision based AutoML platform
- Tez No: 819929
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTUĞ BOYACI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
- Enstitü: Atatürk Stratejik Araştırmalar ve Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Teknolojik gelişmeler ve bilimsel araştırmalarla sayesinde veri üretiminde ki hızlı artış, Makine Öğrenimi (ML) vb. yeni veri analiz araçlarının geliştirilmesine neden olmaktadır. ML, geleneksel mühendislik yöntemlerine bir alternatiftir ve çözüm elde etmek için sorunun saha bilgisini gerektirmez. Bununla birlikte, ML algoritmaları karmaşık olabilir ve bunları etkili bir şekilde kullanmak için uzman bilgisi gereklidir. Bu soruna çözüm bulmak için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Makine öğreniminin uygulanabileceği birçok alan ve sorun vardır. Araştırmamızı Bilgisayarlı Görü ve AutoML kullanılarak çözüm elde edilebilecek sorunlarla sınırlı tutmaktayız. Sınıflandırma, Obje Tespiti ve Segmentasyon sorunlarını çözmek için AutoML ve Görü tabanlı çözümler kullanılmaktadır. Hedefimiz, herhangi bir uzmanın müdahalesi olmadan çalışacak bir platform geliştirmektir. Kullanıcılar veri setlerini yükleyip, istedikleri yöntemi seçip ve başka hiçbir müdahalede bulunmadan modellerini eğitebilmektedirler. Eğitim süreci bittikten sonra, kendi donanımlarıyla gerçek zamanlı bir şekilde platform üzerinden aktarım yapıp modellerini kullanabilmektedirler.
Özet (Çeviri)
The rapid increase in data generation with technological developments and scientific research has led to the development of new data analysis tools, including Machine Learning(ML). ML is an alternative to conventional engineering methods and it does not require field knowledge of the problem to obtain solutions. However, ML algorithms can be complex, and expert knowledge is required to use them effectively.Various methods have emerged to answer this problem. There are many areas and problems where machine learning can be applied. We have limited our research to the problems that can be solved by computer vision and AutoML. We use the AutoML and vision based approach to achieve a solution for classification,object detection and segmentation tasks. Our aim was the develop a platform that works without expert intervention. Users loads the dataset and choose the tasks that they want and without touching anything they can train their model. When training has done, they can stream it in real time with their own hardware.
Benzer Tezler
- Design and implementation of a vision system for microassembly workstation
Mikromontaj iş istasyonu için bır görü sistemi dizaynı ve uygulaması
ERAY DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Makine MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ÜNEL
PROF. DR. ASIF ŞABANOVİÇ
- Bağlantılı bileşen etiketleme tabanlı kümeleme ile radar sinyallerinin ayrıştırılması
Deinterleaving of radar signals with connected component labeling based clustering
NESLİHAN FİŞNE
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET GÜNGÖR PAKFİLİZ
- Fire detection algorithms using multimodal signal and image analysis
Çokkipli işaret ve imge çözümleme tabanlı yangın tespit algoritmaları
BEHÇET UĞUR TÖREYİN
Doktora
İngilizce
2009
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. A. ENİS ÇETİN
- Yüz görüntülerinden geometrik öznitelikler çıkarılarak çocuklardaki dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğunun denetimli öğrenme algoritmalarıyla tespiti ve analizi
Detection and analysis of attention deficit and hyperactivity disorder in children with supervised learning algorithms by extracting geometric features from facial images
SATUK BUĞRAHAN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ÖZYER
- Derin transfer öğrenme yaklaşımları ile aflatoksinli kuru incirlerin tahribatsız gerçek zamanlı tespiti
Non-invasive real-time detection of aflatoxin contaminated dried figs with deep transfer learning approaches
CİHAN KILIÇ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPASLAN BURAK İNNER