Small object detection by augmenting the dataset and integrating interactive modules in the deep learning architecture
Verisetinin artırılması ve interaktif modüllerin derin öğrenme mimarisine entegre edilmesi ile küçük nesne tespiti
- Tez No: 910542
- Danışmanlar: PROF. DR. TANKUT ACARMAN
- 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: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son zamanlarda, görüntü işleme, video işleme uygulamaları, ortaya çıkan Grafiksel İşleme Birimi teknolojisi aracılığıyla önemli ilerlemeler kaydetti ve robotik, artırılmış gerçeklik, otonom arabalar ve gözetleme sistemleri gibi çeşitli endüstriler tarafından etkili bir şekilde kullanıldı. Nesne tanımlama, çeşitli karmaşık uygulamalar için temel teşkil ettiği için bilgisayar görüşünde temel bir zorluktur. Nesneleri doğru bir şekilde algılayarak ve yerelleştirerek, bilgisayar görüşü sistemleri nesne tanımlama, anlamsal kavrama ve sahne anlama gibi karmaşık görevleri gerçekleştirebilir. Derin öğrenme algoritmalarındaki gelişmeler ve büyük açıklamalı veri kümelerinin kullanılabilirliği ile yönlendirilen nesne algılama, zamanla muazzam ilerlemeler kaydetti. Derin sinir ağları, özellikle CNN'ler, elle oluşturulan özelliklere ve sınıflandırıcılara dayanan önceki teknikleri aştı. CNN'ler, daha fazla doğruluk sunarak etkileyici nesne algılama yetenekleri gösterdi.
Özet (Çeviri)
Recently, image processing, video processing applications have made significant progress via Graphical Processing Unit emerging technology and has been effectively used by several industries such as robotics, augmented reality, autonomous cars, and surveillance systems. Object identification is a fundamental challenge in computer vision, as it serves as the basis for several sophisticated applications. By accurately detecting and localizing objects, computer vision systems may perform complex tasks such as object identification, semantic comprehension, and scene understanding. Driven by improvements in deep learning algorithms and the availability of big annotated datasets, object detection has made tremendous strides over time. Deep neural networks, in particular CNNs, have exceeded earlier techniques relying on manually created features and classifiers. CNNs have demonstrated impressive object detecting capabilities, offering greater accuracy.
Benzer Tezler
- Türkiye imalat sanayiinde çalışan esnaf ve sanatkarların sosyo ekonomik yapıdaki yeri ve başlıca sorunları ve Bursa'da tatbiki bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET TAŞTAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
İşletmeUludağ ÜniversitesiÇalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Hıyar turşularında sorbik asitin yüzeyde zar oluşumuna etkisi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
TÜLAY DALGIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Bilimi ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YILDIZ BORA
- Konut bölgelerinde parsel düzeni uygulamasının kent topraklarının rasyonel kullanımı çerçevesinde mimari açıdan değerlendirilmesi
An Architeet's Criticism of the Currently Practised method of plot formation in residential areas from the point of View of rational utilization of urban deatories
SUZAN ESİRGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUR ERKMAN
- Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
GÜVEN ÖZERİN