Geri Dön

Visual state-space based multi-task learning for building segmentation and height estimation

Bina bölütlemesi ve yükseklik tahmini için görsel durum-uzayı tabanlı çoklu görevli öğrenme

  1. Tez No: 995250
  2. Yazar: SİNAN UTKU ULU
  3. Danışmanlar: PROF. HASAN FEHMİ ATEŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Anlamsal bölütleme, Uzaktan algılama, Semantic segmentation, Remote sensing
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Monoküler uydu görüntülerinden doğru bina segmentasyonu ve yükseklik tahmini, kentsel planlama, telekomünikasyon ve afet yönetimi gibi alanlar için büyük önem taşımaktadır. Ancak, geleneksel derin öğrenme modelleri genelleme, sınıf dengesizliği ve yüksek binaların yetersiz temsili gibi sorunlarla sıklıkla karşılaşmaktadır. Bu tez, yalnızca RGB uydu görüntülerini kullanarak bina segmentasyonu ve yükseklik tahminini birlikte gerçekleştirebilen yeni bir çoklu görev öğrenme çerçevesi olan BuildMamba'yı tanıtmaktadır. Model, uzun menzilli bağımlılıkları verimli bir şekilde modelleyebilen görsel durum-uzay tabanlı bir omurga olan VMamba'yı içermekte, buna ek olarak yerel ayrıntıları yakalamak için evrişimsel bir yol sunmaktadır. Uzamsal temsili artırmak amacıyla Mamba Attention Module (MAM) önerilmiş ve geliştirilmiştir. Yükseklik tahminini iyileştirmek için ise, bina kenarlarında daha doğru yükseklik tahmini yapılmasını sağlayan, sınır farkındalığına sahip Sobel tabanlı bir ağırlıklandırma stratejisi uygulanmaktadır. DFC19, DFC23 ve Huawei BHE veri kümeleri üzerinde yapılan kapsamlı deneyler, BuildMamba'nın rekabetçi modellere kıyasla üstün performans ve yüksek genelleme yeteneği sergilediğini ortaya koymaktadır. Sonuçlar, özellikle yüksek katlı kentsel alanlar gibi zorlu sahnelerde, hem segmentasyon doğruluğu hem de yükseklik tahmininde önemli iyileşmeler sağlandığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Accurate building segmentation and height estimation from monocular satellite imagery are critical for urban planning, telecommunications, and disaster management. However, conventional deep learning models often struggle with generalization, class imbalance, and underrepresentation of tall buildings. This thesis introduces BuildMamba, a novel multi-task learning framework designed to jointly perform building segmentation and height estimation using only RGB satellite imagery. The model incorporates a visual state-space backbone VMamba for efficient long-range dependency modeling, complemented by a convolutional path for capturing fine-grained local features. To enhance spatial representation, the proposed Mamba Attention Module (MAM) is introduced. For improved height estimation, a boundary-aware Sobel-based weighting strategy is employed to better predict height values at building edges. Extensive experiments on DFC19, DFC23, and Huawei BHE datasets demonstrate the superior performance and generalization ability of BuildMamba compared to competitive baselines. The results show substantial improvements in both segmentation accuracy and height estimation, particularly in complex high-rise urban environments.

Benzer Tezler

  1. Eksternal etmoidektomiler

    Başlık çevirisi yok

    ERCÜMENT AKMAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kulak Burun ve BoğazGazi Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. NECMETTİN AKYILDIZ

  2. Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri

    Başlık çevirisi yok

    H.VOLKAN GÖKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Su Ürünleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN URAL

  3. Çekirdeksiz kuru üzümlerde aflatoksin B1, B2, G1, G2 tayini için mevcut bazı metotların karşılaştırılması üzerinde bir çalışma

    Başlık çevirisi yok

    DİLEK BOYACIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MERAL GÖNÜL

  4. Tedaviye cevap vermeyen diyabetik makula ödeminde vitreoskizisin rolü

    The role of vitreoschisis in diabetic macular edema refractory to treatment

    MAKBULE BERNA ÖTÜK YAŞAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Göz Hastalıklarıİstanbul Üniversitesi

    Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNÇ OVALI

  5. Türkiye'de seslendirme ve sözlendirme sorunu

    Başlık çevirisi yok

    MİNE ÇALIŞKANER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Sahne ve Görüntü Sanatlarıİstanbul Üniversitesi

    Radyo Televizyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NİYAZİ ÖKTEM