Geri Dön

An extensive analysis on oriented object detection

Yönlü nesne tespiti üzerine detaylı bir analiz

  1. Tez No: 844866
  2. Yazar: İBRAHİM KOÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SİNAN KALKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Bilgisayar Görüsü'nde çığır açan problemlerden biri olan Nesne Tespiti, genellikle nesnelerin etrafına yatay dikdörtgen kutular yerleştirilerek çalışır. Ancak bu tür sınırlayıcı kutuların kullanımı, nesnelerin açısal yönleri hakkında kısıtlamalar getirir. Uzunlamasına ve yönlü nesneler için bu tür kutular genellikle arka plan veya diğer nesnelerden gelen yanlış görsel bilgileri içerir. Bu durum, bu tür uzunlamasına ve yönlü nesneler için tespit performansında düşüşlere yol açabilir. Bu sorunu ele almak için Yönlü Nesne Tespiti (YNT) alanında nesneler, yönlü dikdörtgen sınırlayıcı kutularla tanımlanır ve tespit edilir. Yönlendirilmiş sınırlayıcı kutu etiketlemelerine sahip birçok büyük ölçekli veri kümesinin (örneğin DOTA-v1.0 veri kümesi) tanıtılması, YNT için birçok yaklaşımın geliştirilmesini kolaylaştırmıştır. Ancak bildiğimiz kadarıyla, YNT sorununa ilişkin konuları kapsamlı bir şekilde analiz eden bir çalışma bulunmamaktadır. Bu tezde, DOTA-v1.0 veri kümesini kullanarak ayrıntılı analizler sunuyoruz ve (i) farklı yönlü ve ölçekler arasındaki nesne dağılımı konusunda ciddi bir dengesizlik sorunu olduğunu, özellikle belirli nesne sınıfları için (örneğin küçük taşıt, köprü, liman) ve (ii) farklı yaklaşımlar kullanan YNT modellerinin yönelim dağılımına göre performanslarının da dengesiz olduğunu gösteriyoruz. Yaptığımız analizlerin sonuçlarını da dikkate alarak Yönlü Nesne Tespiti modellerinde farklı yönlerde ve ölçeklerde iyileştirmeleri gösteriyoruz.

Özet (Çeviri)

Object Detection, one of the landmark problems in Computer Vision, is conventionally addressed by placing horizontal rectangular boxes around objects. The use of such bounding boxes, however, puts a restriction about the orientations of the objects. For elongated and oriented objects, such boxes usually include disruptive visual information coming from background or other objects, which can lead to poor detection performance for such elongated and oriented objects. To address this issue, in Oriented Object Detection (OOD), objects are described and detected with oriented rectangular bounding boxes. The introduction of many large-scale datasets with oriented bounding box annotations, e.g. the DOTA-v1.0 dataset, has facilitated a plethora of approaches for OOD. However, to the best of our knowledge, no study extensively analyzes the issues pertaining to the OOD task. In this thesis, we provide detailed analyzes using the DOTA-v1.0 dataset and show that (i) there is a severe imbalance problem regarding the distribution of objects across different orientations and scales, especially for certain object classes (e.g. small vehicle, bridge, harbor), and (ii) OOD models utilizing different approaches also demonstrate imbalance in terms of orientation distribution. Taking into account the outcomes of our analyses, we demonstrate enhancements in various orientations and scales within Oriented Object Detection models.

Benzer Tezler

  1. One-stage oriented object detection in remote sensing images

    Uzaktan algılama görüntülerde tek aşamalı yönlü nesne tanıma

    ATAKAN SERBES

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİM AKSOY

  2. Graph-based object classification techniques for autonomous vehicle radar sensors

    Otonom araç radar sensörleri için çizge tabanlı nesne sınıflandırma teknikleri

    RASİM AKIN SEVİMLİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ÜÇÜNCÜ

    DOÇ. DR. AYKUT KOÇ

  3. Türk dili için konuşma üretme

    Başlık çevirisi yok

    NİHAL ALICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EŞREF ADALI

  4. İnsansız hava aracı ile elde edilen veriler yardımıyla yol tespiti

    Automatic road detection from data taken by unmanned aerial vehicles

    ABDURAHMAN YASİN YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT UYSAL

  5. Tapu ve kadastro web servisleri örneğinde, servis yönelimli analiz ve tasarım metodolojisi geliştirilmesi

    Developing a service oriented analysis and design methodology in the example of cadastral web services

    HASAN TAHSİN BOSTANCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇETİN CÖMERT