Derin öğrenme teknikleri kullanılarak küçük veri setleri için görüntü altyazısı üretme
Image caption generation for small datasets using deep learning techniques
- Tez No: 940279
- Danışmanlar: PROF. DR. AYBARS UĞUR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Görüntüler için altyazı üretimi, temel olarak insan davranışıyla paralellik gösteren bir sistemin, derin öğrenme modelleri ve metotlarıyla sanal bir ortamda gerçekleştirilmesidir. Bu sistemlerde, girdiyi işlemeyi sağlayan bir kodlayıcı ve çıktıyı ifade etmeyi sağlayan bir kod çözücü mekanizma bulunmaktadır. Yapay zekanın gelişimi ve derin öğrenme alanında yapılan çalışmaların önem kazanmasıyla uygun veri setlerine duyulan ihtiyaç artmaktadır. Bu tezde, derin öğrenme alanında küçük veri setleriyle çalışma problemi de ele alınarak az veriye sahip olunan durumlarda derin öğrenme algoritmaları kullanılarak geliştirilen modellerin başarısının hangi yollarla artırılabileceği üzerine çalışılmıştır. Çalışmada, kodlayıcı olarak, derin öğrenme kullanılarak VGG16, ResNet, EfficientNetB2 gibi CNN modelleri ve VisionTransformer model; kod çözücü olarak ise LSTM, RNN, GPT, dikkat (attention) ve dönüştürücü (transformer) modeller gibi görüntülerden altyazı üretmek için değişik mimariler oluşturularak gerçekleştirimleri yapılmıştır. Önerilen farklı model kombinasyonları üzerinde deneysel çalışmalar yapılmış ve başarım değerleri elde edilerek performansları karşılaştırılmıştır. Görüntüler için altyazı üretimi kapsamında üretilen modellerle birlikte hem görüntü hem de metin veri tipleri için ayrı ayrı ve birlikte veri artırımı uygulanarak etkilerinin gözlemlenmesi tezin katkısını oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
Caption generation for images is basically the realisation of a system that parallels human behaviour in a virtual environment with deep learning models and methods. In these systems, there is an encoder mechanism to process the input and a decoder mechanism to express the output. With the development of artificial intelligence and the increasing importance of studies in the field of deep learning, the need for appropriate data sets is increasing. In this thesis, the problem of working with small datasets in the field of deep learning is also addressed and the ways in which the success of the models developed using deep learning algorithms can be increased in situations with small datasets are used. In this study, various architectures were implemented to generate captions from images using deep learning-based CNN models, including VGG16, ResNet, and EfficientNetB2, as well as the Vision Transformer model as the encoder. For the decoder, models such as LSTM, RNN, GPT, attention mechanisms, and transformers were utilized. Experimental studies were conducted on different combinations of these models, and their performance was evaluated through the use of success metrics. This thesis contributes by examining the effects of data augmentation, which was applied both separately and jointly to images and text, in conjunction with the proposed models for image captioning.
Benzer Tezler
- Deep learning model based on artificial intelligence for detection and classification of asphalt distress
Asfalt bozulmalarının tespiti ve sınıflandırılması için yapay zekâ tabanlı derin öğrenme modeli
MUHAMMET FATİH SADAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH HİLMİ LAV
- 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