Geri Dön

Data programming approach for weakly supervised learning of visual relations

Görsel ilişkilerin zayıf denetimli öğrenimi için veri programlama yaklaşımı

  1. Tez No: 850154
  2. Yazar: CEREN GÜRSOY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FEHİME NİHAN ÇİÇEKLİ
  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: 2024
  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: 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

  1. 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

    Türkçe

    1998

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RIZVAN EROL

  2. 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

    İngilizce

    2002

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SİBEL GÜVEN

  3. Elektriksel boşalmanın bulanık mantık ile benzetimi

    The simulation of electrical discharges via fuzzy logic

    KEMAL ARIKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ

  4. Genişletilmiş bir malzeme gereksinim plânlaması modeli ve uygulaması: Türkiye kuyumculuk sektörü

    An extended MRP approach and application: Turkish jewelry industry

    ERHAN YAZICI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT BASKAK

    PROF. DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN FEYZİOĞLU

  5. 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

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN DEMİRİZ