Robuste landmarkenerkennungmit deep learning
Derin öğrenme ile sağlam işaret tespiti
- Tez No: 936504
- Danışmanlar: PROF. DR. JOHANNES STEGMAIER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Otonom Sistemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Tezin amacı, derin öğrenme modelleri ve görüntü işleme teknikleri kullanarak, farklı hayvan resimlerinden(video verilerinden alınan) hazırlanan farklı veri setleri üzerinde optimal sonucun alınmasıdır. Optimizasyon, kurulan derin öğrenme modellerinin yapılarında ve parametrelerinde ince ayar yapılarak sağlanmıştır. Modeller temel olarak Python ve onun Tensorflow, PyTorch araçları kullanılarak oluşturulmuştur. Performans analizi olarak farklı değerlendirme metrikleri kullanılmıştır ve modelin nokta takip başarısı ve sağlamlığı artırılmaya çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
The main task is the performance analysis and development of multi-animal key-point estimation network architectures. Huge datasets consisted of tens of thousands of frames taken from videos are utilized for performance comparison of latest implemented models. In general, the main expected output is the map of confidence scores located at the predicted positions of previously specified body parts(e.g. nose, ears, tailbase, etc for mice dataset). Additional outputs(e.g. part affinity fields) corresponding to certain feature encodings also take place depending on the implementation approach of the network. The models are mainly implemented in Python with its libraries Pytorch and Tensorflow our task is to compare state-of-theart models in terms of different evaluation metrics on existing datasets, to create our own benchmark dataset to be trained on models and also to develop the algorithms with the goal of increasing the accuracy and robustness of the networks.
Benzer Tezler
- Robuste Querdynamikregelung von Fahrzeugen mit aktiven Lenksystemen
Aktif direksiyon sistemli araçlarda yanal kontrolü iyileştirmeye yönelik yeni yöntemler
BENAN SERARSLAN
Doktora
Almanca
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUniversität Duisburg-EssenMakine ve İmalat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DIETER SCHRAMM
- Kesirli mertebe tek kutuplu sistem modeli için tam sayı mertebe PID kontrolör tasarımı
Design of integer order PID controller for fractional order single pole system model
ERHAN YUMUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
- Relation of the micro-RNA content of unsorted cryopreserved sperm and the fertility of sperm after sex-sorting
Başlık çevirisi yok
ESİN KELES ARSLAN
Doktora
İngilizce
2020
Veteriner HekimliğiUniversität ZürichPROF. DR. HEİNRİCH BOLLWEİN
PROF. DR. HARALD SİEME
- Kesir mertebeli PID kontrolörlerde türev mertebesinin çevrimiçi ayarlanması
Kesir mertebeli PID kontrolörlerde türev mertebesinin çevrimiçi ayarlanmasi
MERT CAN KURUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
- Enterprise Application İntegration (EAI) mit Microsoft biztalk.net server anhand einer beispiel-anwendung
Enterprise Application Integration (EAI) ve Microsoft biztalk.net server ile örnek uygulama
DENİZ UYSAL
Yüksek Lisans
Almanca
2004
İşletmeMarmara Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEONHARD VON DOBSCHÜTZ