Infrared small target detection with yolo: Performance analysis and optimization
Yolo ile kızılötesi küçük hedef tespiti: Performans analizi ve optimizasyonu
- Tez No: 974549
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMÜR UĞUR, ASSOC. PROF. DR. ŞEYDA ERTEKİN BOLELLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kızılötesi Küçük Hedef Tespiti (IRSTD), savunma ve gözetim alanlarında kritik uy- gulamalara sahip zorlu bir problemdir. Bu problem, karmaşık kızılötesi sahnelerde çok küçük, düşük kontrastlı hedeflerin tespitini içerir. Tek kare IRSTD (SIRST), yal- nızca tek bir giriş karesinden çıkarılan mekansal özelliklere dayanan algoritmalar sı- nıfını ifade eder. Öğrenmeye dayalı SIRST yöntemleri, IRSTD problemini çözmek için sinir ağı mimarilerinden yararlanır. Bu yöntemler tasarım açısından basit olsa da, gerçek dünya senaryolarında uygulanabilirliklerini sınırlayan çeşitli zorluklarla karşılaşırlar. Bu zorluklara yanıt olarak tez, yenilikçi çözümler araştırmakta ve sun- maktadır. Öncelikle temel model seçimimizi desteklemek amacıyla en son teknoloji YOLO algoritmalarının bir değerlendirme çalışmasını gerçekleştirdik. Bu temel üze- rine inşa ederek, IRSTD'deki kritik zorlukları ele almak üzere yakın zamanda tanıtı- lan YOLOv12n mimarisi temelinde birleşik bir çerçeve olan TY-RIST'i öneriyoruz. Dört kıyaslama veri setinde ve 20 farklı model üzerinde yapılan deneyler, son tek- noloji performansı göstermektedir. Beşinci bir veri setinde yapılan çapraz veri seti doğrulaması ise yöntemimizin güçlü genelleme yeteneğini doğrulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Infrared Small Target Detection (IRSTD) is a challenging problem with critical applications in defense and surveillance. It involves detecting tiny, low-contrast targets in cluttered infrared scenes. Single-frame IRSTD (SIRST) refers to a class of algorithms that rely solely on spatial features extracted from a single input frame. Learning-based SIRST methods leverage neural network architectures to address the IRSTD problem. Although these methods are relatively straightforward to design, they face several challenges that limit their applicability in real-world scenarios. In response to these challenges, this thesis investigates and presents innovative solutions. We first conduct an evaluation study of state-of-the-art YOLO algorithms to motivate the selection of our baseline model. Building upon this baseline, we propose TY-RIST, a unified framework based on the recently introduced YOLOv12n architecture, designed to address several critical challenges in the field of IRSTD. Extensive experiments on four benchmarks and across 20 different models demonstrate state-of-the-art performance. Cross-dataset validation on a fifth unseen dataset further confirms the strong generalization capability of our method.
Benzer Tezler
- Tespit ve benzerlik geri bildirimi ile kızılötesi görüntülerde küçük boyutlu iha takibi için derin öğrenme tabanlı bir yaklaşım
A deep learning framework for tracking small uavs in infrared sequences with detection and similarity feedback
MUHAMMED ZEYN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERTUĞRUL BAYRAKTAR
- Hiperspektral görüntü analizi ile olağan dışı durum ve hedef tespiti
Anomaly and target detection with hyperspectral image analysis
GÜRCAN LOKMAN
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEDAT TOPUZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HÜSEYİN ÇELİK
- Kızılötesi görüntülerde hedef takibi
Target tracking in infrared images
BURAK ALPTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİHAN KAHRAMAN
- Development of near infrared emitting cationic Ag2S quantum dots as drug-gene delivery and optical imaging agents
İlaç-gen salımı ve optik görüntüleme ajanı olarak yakın kızılötesi ışıyan katyonik Ag2S kuantum noktacıklarının geliştirilmesi
FATMA DEMİR DUMAN
Doktora
İngilizce
2017
BiyomühendislikKoç ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAVVA YAĞCI ACAR
- Bilirubin tayini için moleküler baskılanmış sensörlerin hazırlanması
Preparation of molecularly imprinted sensor for bilirubin detection
ÇİĞDEM ÇİÇEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
BiyokimyaHacettepe ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDAN YAVUZ ALAGÖZ