An extensive analysis on oriented object detection

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

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

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: İBRAHİM KOÇ

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Sinan Kalkan

Eş Danışman: Emre Akbaş

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bilgisayar Görüsü'nde çığır açan problemlerden biri olan Nesne Tespiti, genellikle nesnelerin etrafına yatay dikdörtgen kutular yerleştirilerek çalışır. Ancak bu tür sınırlayıcı kutuların kullanımı, nesnelerin açısal yönleri hakkında kısıtlamalar getirir. Uzunlamasına ve yönlü nesneler için bu tür kutular genellikle arka plan veya diğer nesnelerden gelen yanlış görsel bilgileri içerir. Bu durum, bu tür uzunlamasına ve yönlü nesneler için tespit performansında düşüşlere yol açabilir. Bu sorunu ele almak için Yönlü Nesne Tespiti (YNT) alanında nesneler, yönlü dikdörtgen sınırlayıcı kutularla tanımlanır ve tespit edilir. Yönlendirilmiş sınırlayıcı kutu etiketlemelerine sahip birçok büyük ölçekli veri kümesinin (örneğin DOTA-v1.0 veri kümesi) tanıtılması, YNT için birçok yaklaşımın geliştirilmesini kolaylaştırmıştır. Ancak bildiğimiz kadarıyla, YNT sorununa ilişkin konuları kapsamlı bir şekilde analiz eden bir çalışma bulunmamaktadır. Bu tezde, DOTA-v1.0 veri kümesini kullanarak ayrıntılı analizler sunuyoruz ve (i) farklı yönlü ve ölçekler arasındaki nesne dağılımı konusunda ciddi bir dengesizlik sorunu olduğunu, özellikle belirli nesne sınıfları için (örneğin küçük taşıt, köprü, liman) ve (ii) farklı yaklaşımlar kullanan YNT modellerinin yönelim dağılımına göre performanslarının da dengesiz olduğunu gösteriyoruz. Yaptığımız analizlerin sonuçlarını da dikkate alarak Yönlü Nesne Tespiti modellerinde farklı yönlerde ve ölçeklerde iyileştirmeleri gösteriyoruz.