Data programming approach for weakly supervised learning of visual relations
Görsel ilişkilerin zayıf denetimli öğrenimi için veri programlama yaklaşımı
- Tez No: 850154
- Danışmanlar: PROF. DR. FEHİME NİHAN ÇİÇEKLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Görüntülerde nesneler arasındaki etkileşimlerin sınıflandırılması, görsellerden anlamlı bilgilerin çıkarılmasında önemli bir rol oynamaktadır. Bu amaçla kullanılan görsel ilişki sınıflandırma modellerinin öğrenim süreci genellikle etiketli veri setlerine ihtiyaç duymaktadır. Ancak özellikle nadir bulunan sınıflar için etiketli veri setlerinin elde edilmesi, manuel etiketlemenin sınırlamaları nedeniyle zor olabilmektedir. Zaman kısıtlılıkları, alan uzmanlarının az sayıda olması ve karmaşık modeller için kapsamlı veri setlerine duyulan ihtiyaç manuel etiketlemeyi daha az pratik hale getirmektedir. Hatalı, eksik veya kesinlik içermeyen şekilde etiketlenmiş veri setlerinin varlığı daha fazla soruna sebep olmaktadır. Bu problemleri ele alarak bu tezde, veri setlerinin etiketleme sürecinin maliyetini azaltmak için veri programlama yaklaşımını uygulayan bir yöntem önerilmektedir. Programlanabilir fonksiyonların tanımlanmasıyla zayıf denetimli öğrenme yaklaşımına dayalı olarak etiketler otomatik oluşturulmaktadır. Bu fonksiyonların etkileşimlerini ve etkilerini gözlemleyen deneyler sonucunda yalnızca beş adet fonksiyon oluşturularak gerçek etiketlere yakınsanabildiği görülmektedir. Bu fonksiyonlar, verilerden elde edilen özelliklerle eğitilen zayıf sınıflandırma modellerini, metinsel ve görsel bilgi kaynaklarını ve önceden eğitilmiş, kullanıma hazır modelleri içermektedir. Sunulan yöntemle otomatik olarak etiketlenen bir veri setiyle eğitilen bir görsel ilişki sınıflandırma modelinin performansının denetimli öğrenmeye yakın olduğu gözlemlenmektedir. Böylelikle bu çalışma, geniş bir uygulama alanına sahip olan görsel ilişki sınıflandırma konusu için manuel olarak etiketlenmiş veri seti ihtiyacını azaltmaktadır.
Özet (Çeviri)
Classifying interactions between objects in images plays an important role in extracting meaningful information from visuals. The learning process of visual relationship classification models, employed for this purpose, typically requires labeled datasets. However, acquiring annotated datasets, especially for infrequent classes, can be challenging due to the limitations of manual labeling. Time constraints, a shortage of domain experts, and the need for extensive datasets for complex models make manual labeling less practical. The presence of inaccurately, incompletely, or imprecisely labeled datasets causes further challenges. Addressing these problems, in this thesis, a method implementing a data programming approach is proposed to reduce the cost of the labeling process of datasets, where labels are created automatically based on weakly supervised learning by defining programmable functions. As a result of the experiments observing the interactions and effects of these functions, it is evident that ground truth labels can be approximated by constructing only five functions including weak classifiers trained with features extracted from data, textual and visual knowledge bases, and off-the-shelf pre-trained models. It is observed that the performance of a visual relationship classification model, trained with a dataset automatically labeled using the proposed method, closely approaches that of supervised learning. Therefore, this study diminishes the necessity for a manually labeled dataset for the visual relationship classification task, which has a wide application area.
Benzer Tezler
- Cerrahi operasyonların çizelgelenmesinde çok amaçlı hiyerarşik matematik modelleme yaklaşımı
A Hierarchical multi-objective mathematical modeling approach to scheduling general surgical operations
S.NOYAN OĞULATA
Doktora
Türkçe
1998
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RIZVAN EROL
- Fleet assignment and aircraft routing problem in an airline company
Bir havayolu şirketinde filo atama ve uçak rotalama problemi
ZEYNEP CANAN AYDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİBEL GÜVEN
- Elektriksel boşalmanın bulanık mantık ile benzetimi
The simulation of electrical discharges via fuzzy logic
KEMAL ARIKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ
- Genişletilmiş bir malzeme gereksinim plânlaması modeli ve uygulaması: Türkiye kuyumculuk sektörü
An extended MRP approach and application: Turkish jewelry industry
ERHAN YAZICI
Doktora
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BASKAK
PROF. DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN FEYZİOĞLU
- Çağrı merkezlerinde vardiya ve personel çizelgelemesi için kısıt programlama temelli bir model önerisi
A model proposal for shift scheduling and rostering in call centers based on constraint programming
TURGAY TÜRKER
Doktora
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN DEMİRİZ