Türevlenebilir işleme ile kamera yeniden konumlandırma
Camera relocalization via differentiable rendering
- Tez No: 846032
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET SARIGÜL
- 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: İskenderun Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Kamera yeniden konumlandırma ve ara sahne tahmini, geniş bir araştırma yelpazesinde önemli konular olup, yapay zekâ ve robotik gibi alanlarda sıklıkla kullanılmaktadır. Bu teknikler, görsel bağlamı anlama ve nesne takibi gibi görevlerde derin öğrenme ile birleştirilerek otonom sistemlerde etkili bir şekilde kullanılmaktadır. Bununla birlikte, 3B görüntü çalışmaları, bilgisayar grafikleri alanında en popüler çalışma alanlarından biri haline gelmiştir. Bu tezde, ilk olarak eniyileme tabanlı bir kamera yeniden konumlandırma yaklaşımı önerilmiştir. Farklı eniyileme yöntemleri üzerinde test edilen bu yaklaşım, belirli bir kaynak sahne üzerinden hedef sahne için kamera konumlandırma işlemini başarıyla gerçekleştirmiştir, bu da 4.24 cm'ye kadar mesafe ve 3.005 dereceye kadar açıyla mümkün olmuştur. Ayrıca bu tez kapsamında derin öğrenme tabanlı 3B ara sahne üretimi çalışması gerçekleştirilmiştir. 3B bilgisayar grafikleri, derin öğrenme ve evrişimsel sinir ağları kullanılarak sentezlenen bu çalışma, kamera konumu bilinen ya da tahmin edilen iki sahne arasındaki sahnenin tahmin edilebildiği bir yöntem geliştirmiştir. Elde edilen görseller, yöntemin başarımını göstermektedir. Ayrıca, bu yöntemin video sabitleme problemi üzerinde test edilmesi sonucunda, ara sahne üretme yönteminin video sabitleme konusunda metrikleri iyileştirdiği raporlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Camera relocalization and frame interpolation are important topics in a wide range of research and are frequently used in fields such as artificial intelligence and robotics. These techniques are used effectively in autonomous systems by combining them with deep learning in tasks such as visual context understanding and object tracking. However, 3D imaging studies have become one of the most popular areas of study in computer graphics. In this study, an optimization-based camera relocalization approach is first proposed. Tested on different optimization methods, this approach successfully achieved camera relocalization for the target scene over a given source scene, which was possible with a distance of up to 4.24 cm and an angle of up to 3.005 degrees. In addition, within the scope of this study, a deep learning-based 3D frame interpolation study was carried out. This study, synthesized using 3D computer graphics, deep learning and convolutional neural networks, has developed a method in which the scene between two scenes whose camera position is known or estimated can be estimated. The obtained images show the performance of the method. Additionally, as a result of testing this method on the video stabilization problem, it was reported that the cutscene generation method improved the metrics on video stabilization.
Benzer Tezler
- Intelligent plate number recognition system using segmentized method with artificial neural networks
Yapay sinir ağları ile segmentasyon metodu kullanılarak akıllı plaka numarası tanıma sistemi
AUWAL SALISU YUNUSA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAFER BAL
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Unsupervised routing strategies for conditional deep neural networks
Koşullu derin sinir ağları için gözetimsiz yönlendirme yöntemleri
TUNA HAN SALİH MERAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY
- Veri kalitesinde eksik veri sorunlarının derin öğrenme yöntemi ile çözülmesi: Üretici çekişmeli ağlar ile bir uygulama
Solving missing data problems in data quality with deep learning method: An application with generative adversial networks
ŞEVHAT DOGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İşletmeDokuz Eylül ÜniversitesiToplam Kalite Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AVŞAR KURGUN
- New global optimization technique by using auxiliary function method in directional search with computer applications
Yardımcı fonksiyon yöntemini yönlü arama ile kullanarak yeni bir global optimizasyon tekniği ve bilgisayar uygulamaları
SHEHAB AHMED IBRAHEM IBRAHEM
Doktora
İngilizce
2020
MatematikSüleyman Demirel ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ŞAHİNER