Geri Dön

The light weight monocular depth estimation

Hafif monoküler derinlik tahmini

  1. Tez No: 930106
  2. Yazar: MEHMET ÖMER EYİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VASİLEİOS BELAGİANNİS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Frıedrıch-Alexander-Unıversıtat Erlangen-Nurnberg
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Monoküler derinlik tahmini ağları, doğrudan derinlik algılamanın mümkün olmadığı, pratik olarak gerçekleştirilemediği veya maliyet açısından uygun olmadığı durumlarda derinlik bilgisi sağlamak için kullanılır. Ayrıca, yalnızca RGB bilgisini kullanmaktansa doğru derinlik ve RGB bilgilerini harmanlamak, insan duruşu tahmini ve nesne tanıma gibi birçok bilgisayarlı görü işleminin performansını artırabilir. Bu tezin amacı, gömülü cihazlar üzerinde derinlik tahmini için hafif bir kodlayıcı-çözücü mimarisi sunmaktır. Günümüz literatüründe, yeterli miktarda eğitim verisi sağlandığında, Görü Transformatörleri (Vision Transformers) gibi öz-dikkat (self-attention) temelli mimarilerin evrişimli sinir ağlarından (convolutional neural networks) daha iyi performans gösterme potansiyeline sahip olduğu öne sürülmektedir. Modelin doğruluğunu artırmak için daha ağır sinir mimarileri kullanmak yerine, bu çalışma modeli basitleştirmeyi ve model karmaşıklığını azaltmayı hedeflemektedir. Bu bağlamda, en son teknolojnin sınırlı bir hesaplama bütçesi ile nasıl birleştirileceği araştırılacaktır. Geliştirilen yaklaşımlar standart kıyaslama ölçütlerinde değerlendirilecek ve mevcut yaklaşımlarla karşılaştırılacaktır.

Özet (Çeviri)

Monocular depth estimation networks are primarily used to provide depth information in situations where direct depth sensing is either unavailable, impractical, or cost- prohibitive. Furthermore, the presence of reasonably accurate depth information can improve several computer vision tasks compared to RGB-only approaches, e.g. hu- man pose estimation and object recognition. The aim of this thesis is to present a lightweight encoder-decoder architecture for depth estimation on embedded devices. Recent literature suggests that self-attention-based architectures, such as the Vision Transformer, have the potential to outperform convolutional neural networks given a sufficient amount of training data. In contrast to methods that rely on heavier backbones to improve accuracy, this work focuses on simplicity and reducing model complexity. In this context, it will be investigated how to combine the latest state of the art with a limited computational budget. The developed approaches will be evaluated on standard benchmarks and compared with related baselines and existing approaches.

Benzer Tezler

  1. İsaretçi takibi ile PnP tabanlı 6DoF poz tahminive CFD simülasyon karşılaştırması

    PnP-based 6DoF pose estimation with marker trackingand CFD simulation comparison

    YUSUF DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI

  2. RDX 'ın detonasyonunda farklı zeminler üzerinde oluşturacağı kraterlerin sayısal değerlendirilmesi

    Numerical evaluation of craters formed by RDX on different ground during detonation

    İRFAN ÖZSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    KimyaSakarya Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT TEKER

  3. New Algorithms and Planning Strategies for Collaborative Visual SLAM on Unmanned Air Vehicles

    İnsansız Hava Araçları Üzerinde İşbirlikçi Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama İçin yeni Algoritma ve Planlama Stratejileri

    GÜVEN ÇETİNKAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAKUP GENÇ

  4. Devrelerin büyük işaret cevaplarının bilgisayar yardımıyla bulunması

    Başlık çevirisi yok

    NÜKHET GÜNEYİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU

  5. Ulaş Sağlık Ocağı merkezinde nüfusun bazı niteliklerine ve konutların durumuna ilişkin bir çalışma

    An Investigation carried out at the Ulaş Public Health Centre concerning some characteristics of the population and housing conditions in the district of Ulaş

    EROL ŞANLI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Halk SağlığıCumhuriyet Üniversitesi

    Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERVET ÖZGÜR