Geri Dön

Shape complexity: Relative and emergent, with applications in deep learning

Derin öğrenmede uygulamalarıyla göreli ve belirgen şekil karmaşıklığı

PDF İndir

  1. Tez No: 872279
  2. Yazar: MAZLUM FERHAT ARSLAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ZEHRA SİBEL TARI
  4. Tez Türü: Doktora
  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: Belirtilmemiş.

Özet

Şekil karmaşıklığının nicelenmesi tıbbi görüntüleme ve görsel veri kümelerindeki örneklerin zorluklarının ölçülmesi gibi uygulama alanlarında kullanım bulur. Ancak bu konudaki araştırmalar konunun çok yönlü yapısını kapsayıcı değildir. Bu tez kapsamındaki çalışmalarımız, şekil karmaşıklığının çeşitli yönlerini sınamayı hedefleyen bir değerlendirme veri kümesi önererek başlıyor. Önerilen veri kümesinde şekil karmaşıklığı ölçen metotları karşılaştırıyoruz. Çalışmalarımız kapsamında şekil karmaşıklığının göreceli ve belirgen olma özelliklerini hedefleyen yeni bir yöntem öneriyoruz. Bu yöntem çok boyutlu sürekli ve süreksiz uzaylarda geçerlidir. Önerilen yöntemin özelliklerini kapsamlı deneyler ve kuramsal incelemeler aracılığıyla gösteriyoruz. Tezin son bölümünde, önerilen ölçümün uygulamalarını ele alıyoruz. Prostat bölütlemesi için alan genelleştirmesi uygulamalarında alandaki en iyi sonuçları elde ediyoruz. Ayrı bir uygulama olarak, önerilen ölçümü PASCAL VOC 2012 ve CIFAR-10 veri kümelerinde örnek bölütleme ve görüntü sınıflandırma görevlerinde müfredat öğrenme için kullanıyoruz. Nicelenen şekil karmaşıklığının örnek zorluklarının bir göstergesi olduğu varsayımına dayanarak tahmin edilen karmaşıklıkları geliştirdiğimiz müfredat yöntemleriyle kullanıyoruz. Bu yaklaşımla, her iki görevde de istatistiksel olarak anlamlı performans artışları elde ediyoruz.

Özet (Çeviri)

Quantifying shape complexity is useful for a variety of applications including medical imaging and measuring the difficulty of samples in image datasets. However, the subject is underexplored, mostly due to its multifaceted nature. In this thesis, we start by proposing a benchmark dataset, subsets of which aim to account for the different aspects of the phenomenon. We compare a variety of shape complexity-related measures on the proposed dataset. Next, we propose a novel method that emphasizes the relative and emergent nature of shape complexity. The method operates in both continuous and discrete spaces of arbitrary dimensions. We demonstrate the properties of the method through extensive experiments and theoretical analysis. In the last part of the thesis, we turn to applications of the proposed measure. We obtain state-of-the-art results in domain generalization for prostate segmentation. As a separate application, we employ the proposed measure for curriculum learning on instance segmentation and image classification tasks on PASCAL VOC 2012 and CIFAR-10 datasets. We hypothesize the quantified shape complexity is an indicator of sample difficulties. Leveraging the estimated sample complexities, we devise curriculum strategies that lead to statistically significant performance increases on both tasks.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    958349

    Denizcilik eğitiminde karbonsuzlaştırma bilgi durumunun değerlendirilmesi: Bir eğitim modülünün etkililik sınaması

    Bridging the knowledge gap: Evaluating the impact of decarbonization training in maritime education

    BATURAY ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURAK ZİNCİR

  2. Tez No

    119054

    3d scene reconstruction from uncalibrated images

    Kalibre edilmemiş görüntülerden sahne geri çatımı

    UĞUR TOPAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN ALATAN

  3. Tez No

    387498

    Data-driven and anisotropic tearing for cloth simulation

    Kumaş simülasyonu için veri güdümlü ve yön bağımlı yırtılma

    MUSTAFA MERT KARAÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Oyun Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSİ İŞLER

  4. Tez No

    1012091

    Seasonal forecasting and trend analysis in redefinedclimate zones: A deep learning and climate indicesapproach

    Yeniden tanımlanan iklim bölgelerinde mevsimsel tahminve eğilim analizi: Derin öğrenme ve iklim indisleriyaklaşımı

    NİDA ÇİFTCİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN

  5. Tez No

    705919

    Numerical and experimental investigations of an air-cooled battery thermal management system

    Hava soğutmalı batarya termal yönetim sistemlerinin sayısal ve deneysel incelenmesi

    SİNAN GÖÇMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Makine Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDAL ÇETKİN

Geri Dön