The light weight monocular depth estimation
Hafif monoküler derinlik tahmini
- Tez No: 930106
- Danışmanlar: PROF. DR. VASİLEİOS BELAGİANNİS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Monoküler derinlik tahmini ağları, doğrudan derinlik algılamanın mümkün olmadığı, pratik olarak gerçekleştirilemediği veya maliyet açısından uygun olmadığı durumlarda derinlik bilgisi sağlamak için kullanılır. Ayrıca, yalnızca RGB bilgisini kullanmaktansa doğru derinlik ve RGB bilgilerini harmanlamak, insan duruşu tahmini ve nesne tanıma gibi birçok bilgisayarlı görü işleminin performansını artırabilir. Bu tezin amacı, gömülü cihazlar üzerinde derinlik tahmini için hafif bir kodlayıcı-çözücü mimarisi sunmaktır. Günümüz literatüründe, yeterli miktarda eğitim verisi sağlandığında, Görü Transformatörleri (Vision Transformers) gibi öz-dikkat (self-attention) temelli mimarilerin evrişimli sinir ağlarından (convolutional neural networks) daha iyi performans gösterme potansiyeline sahip olduğu öne sürülmektedir. Modelin doğruluğunu artırmak için daha ağır sinir mimarileri kullanmak yerine, bu çalışma modeli basitleştirmeyi ve model karmaşıklığını azaltmayı hedeflemektedir. Bu bağlamda, en son teknolojnin sınırlı bir hesaplama bütçesi ile nasıl birleştirileceği araştırılacaktır. Geliştirilen yaklaşımlar standart kıyaslama ölçütlerinde değerlendirilecek ve mevcut yaklaşımlarla karşılaştırılacaktır.
Özet (Çeviri)
Monocular depth estimation networks are primarily used to provide depth information in situations where direct depth sensing is either unavailable, impractical, or cost- prohibitive. Furthermore, the presence of reasonably accurate depth information can improve several computer vision tasks compared to RGB-only approaches, e.g. hu- man pose estimation and object recognition. The aim of this thesis is to present a lightweight encoder-decoder architecture for depth estimation on embedded devices. Recent literature suggests that self-attention-based architectures, such as the Vision Transformer, have the potential to outperform convolutional neural networks given a sufficient amount of training data. In contrast to methods that rely on heavier backbones to improve accuracy, this work focuses on simplicity and reducing model complexity. In this context, it will be investigated how to combine the latest state of the art with a limited computational budget. The developed approaches will be evaluated on standard benchmarks and compared with related baselines and existing approaches.
Benzer Tezler
- İsaretçi takibi ile PnP tabanlı 6DoF poz tahminive CFD simülasyon karşılaştırması
PnP-based 6DoF pose estimation with marker trackingand CFD simulation comparison
YUSUF DEMİREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI
- Otomobil aydınlatma ürünlerinin polimer optik kalıp yüzeylerinde desen oluşturulmasına farklı yöntemlerin etkisi ve karakterizasyonu
Effect and characterization of different methods on pattern formation on polymer optical mold surfaces of automobile lighting products
METE YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Metalurji MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM KAHRUMAN
- Pamuk liflerinin iyonik modifikasyon yardımıyla boyanabilirlik ve kolay bakım özelliklerinin incelenmesi
An investigation of the dyeability and smooth- dry performance properties of cotton by cationic modification
MELİHA OKTAV
Doktora
Türkçe
2001
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HABİB DAYIOĞLU
- Filtrasyon uygulamaları için yüksek performanslı bimodal filtre kumaşlarının üretilmesi ve karakterizasyonu
Production and characterization of high performance bimodal filter fabrics for filtration applications
MELİKE GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ KILIÇ
- Havadan hafif patlayıcı gazların kapalı ortamlarda birikme davranışının deneysel olarak incelenmesi
Experimental investigation of the accumulating behavior of explosive gases with molecular weights less than air
ÖZKAN KARATAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiYangın ve Yangın Güvenliği Anabilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN COŞKUN