İki boyutlu resim serilerinden makine öğrenmesi kullanarak üç boyutlu model oluşturma
3D model generation from 2D image sequences using machine learning
- Tez No: 776718
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DAĞTEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayarla görme, Derin öğrenme, Görüntü işleme, Makine öğrenmesi yöntemleri, Yapay zeka, Üç boyutlu yeniden yapılandırma, Computer vision, Deep learning, Image processing, Machine learning methods, Artificial intelligence, Three dimensional reconstruction
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde dijital ikiz, oyun geliştirme, Metaverse gibi alanlarda kullanılması amacıyla gerçek dünyadaki nesneleri sanal dünyaya hızlı bir şekilde aktarılması ihtiyacı doğmaktadır. Bu problem için hem tek açıdan çekilen görüntüler kullanarak hem de birden çok açıdan çekilen görüntüler kullanarak 3D modeller üretebilen derin öğrenme tabanlı çalışmalar mevcuttur. Bu tezde yeni bir derin öğrenme ağı ve yeni hata fonksiyonu geliştirilerek, 4 farklı açıdan çekilen 128x128 boyutlu görüntülerden 7 kategoride (araba, uçak, kanepe, sandalye, masa, lamba ve silah) ve kategorik olarak denetimsiz, ortalama 0.5283 IoU skor ile voxel gösterimli 3D model üretimi yapıldığı anlatılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Nowadays, there is a need to quickly transfer real word objects to the virtual world in order to use them in areas such as digital twin, game development and Metaverse. To accomplish this, there are deep learning based studies that can generate 3D models while using both images taken at a single angle and at multiple angles. This thesis explains that voxel representational 3D models were produced in 7 categories such as car, airplane, sofa, chair, table, lamb and gun from 128x128 sized images taken from 4 different angles as categorically unsupervised with 0.5283 average IoU score by developing novel deep learning network and novel loss function.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük teknikleri kullanarak JPEG sıkıştırma kaybının iyileştirilmesi
Recovering JPEG compression loss via deep learning-based super resolution techniques
MUHAMMET BOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
DR. NURULLAH ÇALIK
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE
- Diagnosis of thyroid disease via support vector machines
Destek vektör makineleri ile tiroid hastalıkları tanısı
NURİ KORHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Zaman serisi verilerinin derin yapay sinir ağları ile analizi ve eniyilemesi: Finansal tahmin algoritmaları
Analysis and optimization of the time series data with deep artificial neural networks: Financial estimation algorithms
ÖMER BERAT SEZER
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU
- Nokta bulutlarının otomatik birleştirilmesinde yeni bir yöntem önerisi
A new method for automatic point cloud registration
RAMAZAN ALPER KUÇAK
Doktora
Türkçe
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR EROL