Geri Dön

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

Derin öğrenmede uygulamalarıyla göreli ve belirgen şekil karmaşıklığı

  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: 146

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. Dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak görüntülerden detay çıkarımı

    Feature extraction from images by using digital image processing techniques

    GÜZİDE MİRAY PERİHANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. MEHMET UFUK ÖZERMAN

  2. A 3d partial simulation of human artery and vein system using two-phase blood flow coupled with a thermal RBC aggregation model

    Termal rbc birikme modeli ile insan ana arter ve damar ağının üç boyutlu kısmi iki fazlı kan akışı simülasyonu

    ERKE ARIBAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SERDAR ÇELEBİ

  3. Gelişmekte olan ülkelerde teknoloji politikalarının belirlenmesi ve Türkiye'deki durum

    Technology policies in developing countries and the situatiın in Turkey

    MEHPARE BARIŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN V. KOÇ

  4. Elektrik makinalarında uzay harmoniklerinin uzay fazörleri ile bilgisayar destekli analizi

    Computer aided analysis of space harmonics in electrical machines by using space harmonics

    DERYA AHMET KOCABAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. FAİK MERGEN

  5. Proje yönetiminde kantitatif yöntemlerin uygulanması

    The application of the quantitative methods in project management

    ZİYA ULUKAN