Derin yapay sinir ağlarını kullanarak görüntü başlıkları üretme
Generating image captions using deep neural networks
- Tez No: 892926
- Danışmanlar: PROF. DR. SEVİNÇ İLHAN OMURCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnternette paylaşılan görüntülerin sürekli artışı, otomatik altyazı oluşturma konusunu aktif bir araştırma alanı olarak sürdürmektedir. Bilgisayar görüşü hem de doğal dil işleme tekniklerini kullanarak görüntülere otomatik başlık çıkarma konusu yapay zekanının zorlu bir alanıdır. Derin sinir ağlarının kullanımı, önceki çalışmalarda elde edilen sonuçların üzerine çıkarak daha doğru ve anlamlı altyazılar üretmemize olanak tanır. Bu çalışmada, Flickr8K temel alınarak oluşturulan Türkçe TasvirEt veri seti kullanılmıştır. Görüntülerden özellik çıkarma görevi, VGG-16, InceptionV3, ResNet50 ve DenseNet derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Görüntülere başlık çıkarma görevi ise LSTM derin öğrenme modeli kullanılmıştır. Deneyler sonucunda, veri kümesinin %80'inin eğitim için ayrılmasına ve %20'sinin test için ayrılmasına karar verilmiştir. Çalışmanın deneysel sonuçları derin öğrenme modelinde çıkan değerlerin doğruluğu BLEU skoru ile ölçülmüştür. Görüntülerden özellik çıkarma görevinde VGG-16 mimarisi ile gerçekleştirilen model diğer mimarilerle alınan sonuçlara kıyasla daha yüksek çıkmıştır. Deneysel sonuçlar, bu alanda derin öğrenme modellerinin etkinliğini ve performansını doğrulamaktadır.
Özet (Çeviri)
The continual increase in images shared on the internet perpetuates automatic subtitle generation as an active area of research. The task of automatically generating captions for images using both computer vision and natural language processing techniques remains a challenging domain in artificial intelligence. The use of deep neural networks allows us to surpass the results obtained in previous studies, producing more accurate and meaningful subtitles. In this study, the Turkish TasvirEt dataset, based on Flickr8K, was utilized. The task of feature extraction from images was performed using deep learning models such as VGG-16, InceptionV3, ResNet50, and DenseNet. The caption generation task was accomplished using the LSTM deep learning model. Experiments have led to the decision to allocate 80% of the dataset for training and 20% for testing. The accuracy of the results in the deep learning model was measured using the BLEU score in our study. Among the models used for feature extraction from images, the one implemented with VGG-16 architecture yielded higher results compared to others. Experimental outcomes validate the effectiveness and performance of deep learning models in this field.
Benzer Tezler
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ