EVALUATION OF DEEP LEARNING BASED MULTIPLE OBJECT TRACKERS

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2020

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: OMAR MOURED

Danışman: Gözde Akar

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Çoklu nesne takibi (ÇNT/MOT), bilgisayarlı görme alanında, aralarında gözetleme ve yeni geliştirilen otonom araç uygulamalarının olduğu ancak bunlarla sınırlı olmayan çok geniş çeşitlilikte uygulamalarda kullanılan oldukça önemli bir konudur. Bu konudaki zorluklar, sıklıkla oluşan kapanmalar, etkileşimler, sınıf içi değişimler, giren-çıkan nesneler vb. şeklinde sıralanabilir. Yakın geçmişte, derin öğrenme ÇNT (MOT) yöntemleri verimli bir şekilde bu zorlukların üstesinden gelmiştir. En gelişkin derin öğrenme (DÖ/DL) takipçilerinin sıralı düzeni, nesne algılama ve detay çıkarma yöntemlerini içeren görünüş düzenleme ve benzeşim hesaplamaları ile veri ilişkilendirmenin yapıldığı gruplandırma adımı gibi iki aşamadan oluşmaktadır. Bu tezin başlıca kaygılarından biri, DÖ (DL)'nün bu aşamaların her birinde nasıl kullanıldığını araştırmaktır. Buna ek olarak, MOTChallenge veri setinde bulunan ve mevcut durumdaki en iyi çevrimiçi takipçi, birbirinden farklı performans iyileştirici yöntemler kullanılarak deneylere tabi tutulmuştur. Araştırmalar ve deneylere istinaden, güncel sistemlerin göze çarpan eksiklikleri, bu eksikliklerin geliştirilmesi için muhtemel yöntemler belirtilerek tanımlanıp tartışılacaktır.