A comprehensive survey on small object detection
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Medipol Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: MELİK AHMET DAYE
Danışman: GÜNTÜRK Bahadır Kürşat
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Yapay 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.