Yapay zeka teknolojileri ile mobil uygulamalarda nesne tanıma
Object recognition in mobile applications with artificial intelligence technologies
- Tez No: 830103
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ARI
- 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: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte, hemen herkesin sahip olduğu akıllı bir mobil cihaz görülmektedir. Yapılan bu tez çalışmasında, akıllı mobil cihazların donanım imkanlarının yüksek olup olmadığına bakılmaksızın, nesne tanıma ve nesne tespiti yapılması istenilen görseli, çeşitli teknikler kullanarak içerisinde bulunan nesnelerin tanınması ve tespit edilmesi amaçlanmıştır. Derin öğrenmeye dayalı güncel nesne tespit algoritmalarından biri olan YOLO, ilk sunulduğu dönemden itibaren geliştirilmeye devam eden bir nesne tespit aracıdır. YOLO, hız ve doğruluk açısından etkili olması sebebiyle ticari alandaki nesne tespit problemlerinde tercih edilen bir araç olmuştur. Yapılan bu tez çalışmasında, akıllı mobil cihaz için bir arayüz ve YOLOv7 modelinin nesne tespit problemini gerçekleştirebilmesi için bir sunucu geliştirilmiştir. YOLO'nun 7. versiyonu YOLOv7, Microsoft COCO veri seti ile eğitiminin ardından %51.2'lik ortalama hassasiyet başarısı elde etmesi sebebiyle yapılan bu çalışmada tercih edilmiştir. Genellikle derin öğrenmeye dayalı sistemlerin çalıştırılabilmesi için yüksek kapasiteli donanımlara ihtiyaç duyulurken, tasarlanan bu sunucu ile akıllı bir mobil cihazın grafik işlemci birimine (GPU) bakılmaksızın nesne tespit problemi çözümü başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the development of technology, it is seen that almost everyone has a smart mobile device. In this thesis study, it is aimed to recognize and detect the objects in the image by using various techniques, regardless of whether the hardware capabilities of smart mobile devices are high or not. YOLO, one of the current object detection algorithms based on deep learning, is an object detection tool that has been under development since it was first introduced. YOLO has become the preferred tool for object detection problems in the commercial field due to its speed and accuracy. In this thesis, an interface for the smart mobile device and a server have been developed for the YOLOv7 model to realize the object detection problem. The 7th version of YOLO, YOLOv7, was preferred in this study because it achieved an average accuracy of 51.2% after training with the Microsoft COCO dataset. has been done. While high-capacity hardware is generally needed to run deep learning-based systems, the object detection problem has been successfully solved with this designed server, regardless of the graphics processing unit (GPU) of a smart mobile device.
Benzer Tezler
- A review of the applications of vision-based 3D as-built data acquisition technologies in the construction industry
İnşaat sektöründe 3D as-built veri toplama uygulamalarının incelenmesi
MAHMOUD ABUFOUDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESİN ERGEN PEHLEVAN
- Yapay zekâ teknolojisinin dijital fotoğrafçılığa etkisi
Artificial intelligence technology impact on digital photography
HASAN KASAPOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Güzel SanatlarMarmara ÜniversitesiFotoğraf Ana Sanat Dalı
DOÇ. DR. BÜLENT ÜMİT ERUTKU
- İnsansız hava aracı ile gerçek zamanlı nesne tanıma
Real time object detection with unmanned aerial vehicle
GÖKHAN KESKİNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBitlis Eren ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA ÇIBUK
- Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation
Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi
MUHAMMED ENES ATİK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN
- Gözlemsel sağlık araştırmalarında yan tutma (bias) kontrolü aracı geliştirme: Metodolojik bir çalışma
Development of bias control tool for observational health studies: A methodological study
FERHAT YILDIZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Halk SağlığıAydın Adnan Menderes ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR OKYAY