Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: ALP EREN SARI
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Abdullah Aydın Alatan
Eş Danışman: Sinan Kalkan
Özet:Derinlik kestirimi konusunda güdümsüz derinlik ve hareket kestirimi yöntemlerinin eşzamanlı eğitimi ile geçmiş yıllarda eşsiz bir başarı sağlanmıştır. Bu çalışmada ise böyle bir yaklaşımın detaylı bir analizi yapılmıştır. Öncelikle, COLMAP [1] gibi klasik yöntemler ile yeni güdümsüz ögrenme tabanlı yaklaşımların hareket kestirimi per formansları karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçları Demet Düzeltimi tabanlı yöntemlerin üstünlügüne işaret etmektedir. Sonra, hareket kestirimi yapay sinir ağına girdi olarak verilen kare sayısının etkileri detaylıca incelenmiştir. Son teknoloji yaklaşımların fazladan kare saglanarak iyileştirilebileceği bu aşamadaki deneyler ile gös terilmiştir. Son olarak, bir sahnedeki farklı semantik nesnelerden hareket ve derinlik kestirmi sırasında ayrı ayrı yararlanılmıştır. Bu amaçla ise önceden egitilmiş bölüt leme algoritmaları kullanılmıştır. Bir sahnenin farklı semantik sınıflarına ait farklı hareket kestirimlerinin ögrenilebilen katsayılar ile doğrusal kombinasyonunu alma nın etkileri araştırılmıştır. Farklı semantik sınıflara ait olan hareket ve maliyetlerin ögrenilebilen katsayılar ile doğrusal kombinasyonunun alınması ile son teknoloji ile karşılaştırılabilir sonuçlar elde edilmiştir.