Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tez Danışmanı: Abdullah Aydın Alatan
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: İngilizce
Özet:
Bu tezde, tek hedefli nesne tespit konusu
incelenmektedir. Nesne tespit bir görüntü veya görüntü grubundaki her
bir nesneyi ön tanımlı sınıfıyla beraber tanımlamayı hedefleyen bir
problemdir. Bu tezin ana hedefi uzam-zamansal bilgiyi kullanarak
hareketli nesne tespit çalışmalarında performans artırımı elde etmektir.
Bu amaçla, evrişimsel sinir ağları mimarisini baz alan modern nesne
tespit algoritmaları incelenmiştir. Bu inceleme dahilinde, nesne tespit
için zamansal bilgiyi kullanan güncel literatür araştırılmış, bazı yeni
yöntemler önerilmiştir.
Üstte belirtilen incelemelerin yanında, çalışmada ayrıca bazı ek
araştırmalar da yapılmıştır. Güncel nesne tespit algoritmaları denetimli
öğrenme yöntemlerini içeren derin sinir ağlarını temel almaktadır. Bu
metotlar yüksek seviyede insan emeği isteyen büyük miktarda işaretli
veriye ihtiyaç duyduğundan bunu aşmak adına otomatik ve yarı-otomatik
işaretleme yöntemleri ortaya çıkmıştır. Bunun yanında, otomatik
işaretleme yöntemleri bazen hatalı işaretlemelere sebep olabilmektedir
ve bu tarz işaretlemelerin etkisi araştırılmıştır. Bazı işaretleme
hatalarını düzeltmek için yeni bir yöntem önerilmiştir. Bu çalışma başka
bir araştırmayla bir aşama daha ilerletilmiş ve yarı otomatik nesne
işaretleme için işaretleme zahmetinde önemli ölçüde düşüş sağlayan
alternatif bir yöntem önerilmiştir.