Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorGüntürk, Bahadır Kürşat
dc.contributor.authorDaye, Melik Ahmet
dc.date.accessioned2021-09-22T05:48:00Z
dc.date.available2021-09-22T05:48:00Z
dc.date.issued2021en_US
dc.date.submitted2021-02
dc.identifier.citationDaye, M. A. (2021). A comprehensive survey on small object detection. (Unpublished master’s thesis). İstanbul Medipol Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12511/8250
dc.description.abstractThe advancement in artificial intelligence and computer vision facilitates object detection for computer-based systems. Object detection is used in a wide spectrum of applications such as face detection, enforcement application, robotic vision, autonomous cars, etc. The studies on object detection aim to improve feature extraction from images and improve the classification and localization of objects in an image. The traditional methods achieve object detection via hand-crafted features or filters with prediction algorithms. After the improvement of convolutional neural networks and stronger processing units such as GPU, the features extracted in a way of that which features are important to predict object information more precisely. The huge datasets and deeper networks are used to increase accuracy in object detection but every system has some drawbacks. One of the drawbacks of object detection has the difficulty to detect small objects in images. Many types of research were conducted on the reasons for the challenge in small object detection and important approaches are developed the solve this problem. In our thesis, we explain the drawbacks and solutions in the light of prominent studies comprehensively. Also, we discuss the methodology of solutions and compare them in terms of accuracy and efficiency.en_US
dc.description.abstractYapay zeka ve bilgisayarlı görü sistemlerindeki gelişmeler nesne tanıma teknolojisini bilgisyarlı sistemler için kolaylaştırmaktadır. Nesne tanıma teknolojisi yüz tanıma, güvenlik sistemlerinde, robotik sistemlerde, sürücüsüz arabalarda ve benzeri sistemlerde kapsamlı bir şekilde kullanılmaktadır. Nesne tanıma teknolojisi üzerinde yapılan çalışmalar görüntülerden nesneyi tanımlayan özelliklerin toplamasını geliştirerek, nesnelerin sınıflandırmasını ve görüntedeki yerlerinin belirlenmesinin doğruluğunu artırmayı hedeflemektedir. Geleneksel metotlar manuel olarak belirlenen tanımlayıcı özellikler ve filtrelemeler ile nesneleri tespit algoritmaları ile bulmaktadır. Grafik işleme üniteleri ile evrişimli sinirsel ağların gelişiminde sonra, nesneyi tanımlayan özelliklerin çıkartılması hangi özelliklerin daha önemli olduğunun algoritma tarafından otomatik bir biçimde öğrenilmesiyle nesne tespiti sistemlerinin başarım oranı artmıştır. Büyük veri kümeleri ve derin öğrenme ağları ile nesne tanımanın başarı oranı artmakta ama buna rağmen bu sistemlerin nesne tanıma üzerinde eksikleri bulunmaktadır. Bu eksiklerde bir tanesi küçük sayılan nesnelerin bulunmasındaki zorluktur. Bu zorluğa sebep olan nedenlerin tespiti ve bunlara karşılık gelebilecek çözümler üzerine bir çok araştırma yapılmaktadır. Bu çalışmamızda küçük sayılan objelerin tespitini zorlaştıran etmenleri ve bunlara uygun çözümleri bugüne kadar yapılan önemli çalışmalar üzerinden detatylı bir şekilde sunacağız. Bu çalışmalardaki kullanılan çözümlerin metodolojisi ve birbirlerine göre mukayesesini de boşarım oranı ve verimliliği üzerinden yorumlayacağız.en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherİstanbul Medipol Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectDeep Learningen_US
dc.subjectObject Detectionen_US
dc.subjectSmall Objectsen_US
dc.subjectSurveyen_US
dc.subjectComparisonen_US
dc.subjectReceptive Fielden_US
dc.subjectFeature Enhancementen_US
dc.subjectAugmentationen_US
dc.subjectImage Tilingen_US
dc.subjectMulti-Scale Featuresen_US
dc.subjectOptimizing Hyper-Parametersen_US
dc.subjectContextual Reasoningen_US
dc.subjectSuper-Resolutionen_US
dc.subjectDerin Öğrenmeen_US
dc.subjectNesne Tespitien_US
dc.subjectKüçük Objeleren_US
dc.subjectİncelemeen_US
dc.subjectKarşılaştırmaen_US
dc.subjectAlgı Alanıen_US
dc.subjectNesne Özelliklerinin Gösteriminin Geliştirilmesien_US
dc.subjectVeri Artırımıen_US
dc.subjectGörüntü Parçalarını Kullanmaen_US
dc.subjectÇoklu Ölçekte Nesne Özelliklerien_US
dc.subjectHiper Parametre Optimizasyonuen_US
dc.subjectBağlamsal Özellik Kullanımıen_US
dc.subjectSüper Çözünürlüken_US
dc.titleA comprehensive survey on small object detectionen_US
dc.title.alternativeKüçük nesnelerın tespiti üzerine detaylı incelemeen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.departmentİstanbul Medipol Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalıen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster