Bilgisayarlı görü tabanlı AutoML platformu geliştirilmesi
Development of computer vision based AutoML platform
- Tez No: 819929
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTUĞ BOYACI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Görüntü işleme algoritmaları, Makine öğrenmesi, Deep learning, Image processing algorithms, Machine learning
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
- Enstitü: Atatürk Stratejik Araştırmalar ve Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Teknolojik gelişmeler ve bilimsel araştırmalarla sayesinde veri üretiminde ki hızlı artış, Makine Öğrenimi (ML) vb. yeni veri analiz araçlarının geliştirilmesine neden olmaktadır. ML, geleneksel mühendislik yöntemlerine bir alternatiftir ve çözüm elde etmek için sorunun saha bilgisini gerektirmez. Bununla birlikte, ML algoritmaları karmaşık olabilir ve bunları etkili bir şekilde kullanmak için uzman bilgisi gereklidir. Bu soruna çözüm bulmak için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Makine öğreniminin uygulanabileceği birçok alan ve sorun vardır. Araştırmamızı Bilgisayarlı Görü ve AutoML kullanılarak çözüm elde edilebilecek sorunlarla sınırlı tutmaktayız. Sınıflandırma, Obje Tespiti ve Segmentasyon sorunlarını çözmek için AutoML ve Görü tabanlı çözümler kullanılmaktadır. Hedefimiz, herhangi bir uzmanın müdahalesi olmadan çalışacak bir platform geliştirmektir. Kullanıcılar veri setlerini yükleyip, istedikleri yöntemi seçip ve başka hiçbir müdahalede bulunmadan modellerini eğitebilmektedirler. Eğitim süreci bittikten sonra, kendi donanımlarıyla gerçek zamanlı bir şekilde platform üzerinden aktarım yapıp modellerini kullanabilmektedirler.
Özet (Çeviri)
The rapid increase in data generation with technological developments and scientific research has led to the development of new data analysis tools, including Machine Learning(ML). ML is an alternative to conventional engineering methods and it does not require field knowledge of the problem to obtain solutions. However, ML algorithms can be complex, and expert knowledge is required to use them effectively.Various methods have emerged to answer this problem. There are many areas and problems where machine learning can be applied. We have limited our research to the problems that can be solved by computer vision and AutoML. We use the AutoML and vision based approach to achieve a solution for classification,object detection and segmentation tasks. Our aim was the develop a platform that works without expert intervention. Users loads the dataset and choose the tasks that they want and without touching anything they can train their model. When training has done, they can stream it in real time with their own hardware.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ tabanlı bilgisayarlı görü ile trafik kompozisyonunun belirlenmesi
Determining traffic composition with artificial intelligence based computer vision
BURAK ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
UlaşımAtatürk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET TORTUM
- Eş zamanlı konum belirleme ve haritalama için bilgisayarlı görü ve sensör tabanlı otonom gezgin robot
A computer vision and sensor based autonomous mobile robot for simultenaous localization and mapping
SARAN SAPMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiEge ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT PEKEDİS
- Analysis of visual design principles in art and architecture by computer vision and learning based model
Sanat ve mimaride görsel tasarım prensiplerinin bilgisayarlı görü ve öğrenme tabanlı model ile analizi
GÖZDENUR DEMİR
Doktora
İngilizce
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI KANAN
- Bilgisayarlı görü ile derin öğrenme teknikleri kullanılarak spor antremanlarının doğruluğunun tespiti
Determining the accuracy of sports training using computer vision and deep learning techniques
NURETTİN ACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiBitlis Eren ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH KULUÖZTÜRK
- Bilgisayarlı görü ile dijital ergonomik risk değerlendirme sistemi: REBA, RULA ve OWAS uygulaması
Digital ergonomic risk assessment system with computerized vision: REBA, RULA and OWAS application
ANIL ÖZKAN GEÇİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER KİRAZ