Layer-based architecture for synthetic digital surface model generation
Sentetik dijital yüzey modeli üretimi için katman tabanlı mimari
- Tez No: 826083
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH NAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Bu tezde, 2.5 boyutlu dijital yüzey modelinin (DSM) üretilmesi için yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen metodoloji, kullanılan sinir ağı mimarisi için özel olarak geliştirilmiş bir kayıp fonksiyonunu kullanırken Derin Öğrenme ve Evrişimli Sinir Ağlarını (CNN) kullanır. Sentetik eğitim verileri oluşturmak için gerçek dünyadaki bir dijital arazi modeli (DTM), bina ayak izi katmanı ve 3B ağaç modelleri kullanılır. Önerilen sinir ağı modeli, bu sentetik veriler ve rasgele giriş gürültüsü kullanılarak eğitilmiştir, böylece bina ve ağaç katmanları için DTM ve rasgele eskizler vermek için bir DSM oluşturmayı öğrenebilir. Böylece önerilen model, gerçek dünya ve rasgele kullanıcı girdilerine dayalı gerçekçi bir DSM üretebilir. Bu tür DSM modelleri, diğer derin öğrenme modellerini eğitmek ve zengin oyun veya simülasyon ortamları oluşturmak için kullanışlıdır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a novel method for generating the 2.5-dimensional digital surface model (DSM) is proposed. The suggested methodology employs Deep Learning and Convolutional Neural Networks (CNN) while utilizing a loss function specifically developed for the employed neural network architecture. A real-world digital terrain model (DTM), building footprint layer, and 3D tree models are used to create synthetic training data. The proposed neural network model is trained using this synthetic data and random input noise so it can learn to generate a DSM for giving DTM and random sketches for building and tree layers. Thus, the proposed model can generate a realistic DSM based on real-world and random user inputs. Such DSM models are useful for training other deep-learning models and creating rich game or simulation environments.
Benzer Tezler
- Fiziksel tabanlı işleme materyalleri için kabartı dokularının yapay sinir ağları ile sentezi
Synthesis of normal map textures for physically based rendering materials with artificial neural networks
MUHAMMED ÖMER FARUK SELVİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM YAVUZ
- Hesaplamalı tasarım yaklaşımları: Bütünleşik bir tasarım önerisi
Computational design approaches: An integrated design proposal
YEKTA İPEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
- Üstün mekanik özelliklere sahip ipek fibroin iskeletlerinin yüksek fibroin konsantrasyonlarında üretimi
Production of silk fibroin scaffolds with remarkable mechanical properties at high fibroin concentrations
CANER AKINCI
- Enerji, optik sensör ve aktif gıda paketleme alanlarında kullanılmak üzere yüzeyi işlevselleştirilmiş floresans karbon noktaların geliştirilmesi
Development of surface functionalized fluorescence carbon dots for use in energy, optical sensor, and active food packaging areas
MELİS ÖZGE ALAŞ
Doktora
Türkçe
2022
Kimya MühendisliğiMersin ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RÜKAN GENÇ ALTÜRK
- Manipulation of visually recognized objects using deep learning
Görsel tanınan nesnelerin derin öğrenme kullanarak hareket ettirilmesi
ERTUĞRUL BAYRAKTAR
Doktora
İngilizce
2018
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ