Geri Dön

Zayıf denetimli öğrenme yöntemi kullanılarak baret takma durumunun tespiti

Detection of safety helmet wearing status using weakly supervised learning

  1. Tez No: 1012534
  2. Yazar: ORHAN SAĞLAM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH GÖKÇE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Nesne tespiti, Object detection
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, baret takma durumunun tespitine yönelik Zayıf Denetimli Nesne Tespiti (WSOD) problemi, bölge önerilerinin sıralama davranışının Sözde Gerçek Doğru (PGT) üretim süreci ile ilişkisi açısından ele alınmıştır. Çalışmada, sınırlı etiket bilgisi altında baret ve insan başı bölgelerinin konumlandırılması hedeflenmiş; Çok Ölçekli Birleşimsel Gruplama (MCG) tabanlı bölge önerilerinin yüksek kapsama oranına rağmen, doğru konumlandırmayı sağlayan aday bölgeleri çoğu zaman öneri listesinin üst sıralarında sunmadığı gözlemlenmiştir. Bu doğrultuda, MCG tabanlı bölge önerileri üzerinde bir Öneri İyileştirme Katmanı (PRL) uygulanarak, doğru baret bölgelerini temsil eden aday önerilerin daha erken sıralara taşınması amaçlanmıştır. PRL mekanizması, Zayıf Denetimli Nesne Tespitinde Denetimin Geri Kazanımı (SoS-WSOD) yaklaşımı çerçevesi içerisine entegre edilmiş ve PGT üretim sürecinin daha tutarlı bir başlangıçla ilerlemesine olanak tanınmıştır. Deneysel bulgular, PRL'nin MCG bölge önerilerini filtrelemesi ve skora göre sıralaması ile modifiye edilen SoS-WSOD yaklaşımının, baretli insanları %64.46 AP50, %26.24 AP75 ve %91.10 CorLoc50 başarımıyla tespit etmesini sağladığını göstermiştir. Baret takmayanların tespitinde bu oranlar %9.30 AP50, %3.19 AP75 ve %49.78 CorLoc50 olarak gerçekleşmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the problem of Weakly Supervised Object Detection (WSOD) for safety helmet wearing status is examined with a particular focus on the relationship between region proposal ranking behavior and the generation of Pseudo Ground Truth (PGT). The study aims to localize helmet and human head regions under limited annotation settings and investigates the characteristics of Multiscale Combinatorial Grouping (MCG)-based region proposals. Although MCG provides high object coverage, it is observed that region proposals corresponding to correct object localization often do not appear at early positions in the proposal ranking. Accordingly, a Proposal Refinement Layer (PRL) is applied to MCG-based region proposals with the aim of moving candidate proposals that correctly represent helmet regions to an earlier priority. By integrating the proposed PRL mechanism to the Salvage of Supervision in Weakly Supervised Object Detection (SoS-WSOD) framework and the PGT generation process is allowed to proceed from a more consistent initialization. Experimental findings demonstrated that the SoS-WSOD approach, modified by PRL to filter and rank MCG region proposals by score, detected people wearing helmets with 64.46% AP50, 26.24% AP75, and 91.10% CorLoc50 accuracy. For those not wearing helmets, these rates were 9.30% AP50, 3.19% AP75, and 49.78% CorLoc50.

Benzer Tezler

  1. Bazı sert çekirdekli meyve türlerinde döllenme biyolojisi üzerinde yöntem çalışmaları

    Başlık çevirisi yok

    ATBİMOĞLU ADALET

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    ZiraatEge Üniversitesi

    Bahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RUHİNAZ GÜLCAN

  2. Sivas'ta kadınların işgücüne katılım farklılıkları

    Başlık çevirisi yok

    BİNNUR ERCEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    SosyolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Kurumlar Sosyolojisi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FARUK KOCACIK

  3. 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi

    Başlık çevirisi yok

    VEFA AHSEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU

  4. Bazı besiyeri faktörlerinin mısır (Zea mays L.) ve arpa (Hordeum vulgare L.) embriyo kültürleri üzerine etkileri

    Başlık çevirisi yok

    ATALAY SÖKMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    BiyolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAHMİ BİLALOĞLU

  5. Yanal su alma yapılı dolu gövdeli bağlamalarda ayırma duvarının sürüntü maddesine etkisi

    Einfluss der trennwaendezur verhütung der seitlichen wasserentnahmen der fasten wehranglagen

    TÜLAY ÖZBEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesi

    PROF. DR. MUSTAFA AYYILDIZ