Giriş

Nesne Tespiti Probleminde Güncel İlerlemeler

26 Kasım 2022
Zoom
Europe/Istanbul saat dilimi

İletişim

Katkı Listesi

15 taneden15 tanesi görüntüleniyor
PDF'ye aktar
  1. 13. Açılış Konuşması
    26.11.2022 09:55
  2. 14. Küçük Nesne Tespiti İçin Dilimleme Temelli İnce Ayarlama ve Çıkarsama ve Derin Öğrenme Eğitiminde Sentetik Veri Kullanımı
    Prof. Alptekin Temizel (Orta Doğu Teknik Üniversitesi-Enformatik Enstitüsü)
    26.11.2022 10:00

    Nesne tespiti algoritmalarının performansları hedef nesnelerin boyutlarının küçük olduğu durumlarda önemli ölçüde düşmektedir. Bu konuşmada öncelikle küçük nesnelerin tespit doğruluğunu artırmak üzere önermiş olduğumuz dilimleme (slicing) temelli ince ayarlama ve çıkarsama çatısından bahsedeceğiz. Yöntem farklı nesne tespiti algoritmalarına uyarlanabilmektedir, tam imge çıkarsama ile eşgüdümlü...

    Go to contribution page
  3. 4. Sıfır/az Örnekle Öğrenme ve Videolarda Verimli Nesne Tespiti
    Dr. Ramazan Gökberk Cinbiş (Orta Doğu Teknik Üniversitesi-Bilgisayar Mühendisliği Bölümü)
    26.11.2022 11:00

    Derin öğrenme tabanlı yaklaşımların hayata geçirilmesinde karşılaşılan problemler arasında etiketli veri ve işlem gücü gereksinimleri önemli yer tutmaktadır. Konuşmanın birinci kısmında, eğitim verisi gereksinimlerini düşürmeye yönelik çalışmalar sunulacaktır. Özellikle nesne tespiti ve anlamsal bölütlemeye yönelik sıfır örnekle öğrenme, az örnekle öğrenme ve özdenetimli öğrenme prensiplerine...

    Go to contribution page
  4. 7. Açık Küme Tanıma için Derin Sinir Ağı Sınıflandırıcıları
    Prof. Hakan Çevikalp (Eskişehir Osmangazi Üniversitesi-Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü)
    26.11.2022 12:00

    Açık küme tanıma problemlerinde, eğitim sırasında bilinen sınıf örnekleri kullanılırken test esnasında eğitim setinde bulunmayan sınıflara ait örnekler ortaya çıkabilmektedir. Bu tür sınıflandırma problemlerinde amaç, bilinmeyen sınıf örneklerini reddederken bilinen sınıf örneklerini doğru bir şekilde sınıflandırmaktır. Bilinmeyen sınıflardan gelen örnekleri belirlememiz ve reddetmemiz...

    Go to contribution page
  5. 25. Öz-Denetimli Öznitelikler Yardımıyla Videolarda Denetimsiz Nesne Keşfi
    Dr. Nermin Samet (IMAGINE Araştırma Grubu ENPC ParisTech)
    26.11.2022 13:30

    Bu konuşmada, videolarda denetimsiz nesne segmentasyonu için geliştirdiğimiz basit ve aynı zamanda güçlü bir yöntemden bahsedeceğim. Yöntemimizde önerdiğimiz amaç fonksiyonunun minimumu, verilen bir videonun karelerinde yer alan ana objenin maskesine karşılık gelmektedir. Yöntemimiz yalnızca, hali hazırda öz-denetleyici yöntemler kullanılarak eğitilmiş modellerden elde edilen bağımsız imge ve...

    Go to contribution page
  6. 8. Nesne Tespitinde Performans Ölçüm Yöntemleri
    Dr. Emre Akbaş (Orta Doğu Teknik Üniversitesi-Bilgisayar Mühendisliği Bölümü)
    26.11.2022 14:30

    Nesne tespiti ve örnek bölütleme gibi görsel tespit problemlerinde daha iyi yöntemlerin geliştirilebilmesi için performans ölçümü aşamasının büyük önemi vardır. Günümüzde yaygın olarak kullanılan ‘’ortalama kesinlik’’ (average precision, AP) ölçütünün, zayıflıklarının olduğu bilinmektedir. Bu konuşmada ‘’ortalama kesinlik’’ ölçütünün zayıflıklarını gideren LRP (localization recall precision)...

    Go to contribution page
  7. 26. Nesne Tespitinde ve Görsel Tanımada Dengesizlik Problemleri
    Dr. Sinan Kalkan (Orta Doğu Teknik Üniversitesi-Bilgisayar Mühendisliği Bölümü)
    26.11.2022 15:30

    Sınıflar, görevler ve özellikler (örneğin, nesne konumları, boyutları) çoğunlukla kuyruklu bir dağılım göstermektedir ve bu türden dağılımlar, öğrenme-tabanlı ve veriye dayalı çözümlerin performansını olumsuz etkilemektedir. Dengesizlik problemleri olarak isimlendirdiğimiz bu olumsuzluklar problemin kaynağına ve görev türüne göre farklı yöntemlerle çözülmektedir. Bu konuşmada, dengesizlik...

    Go to contribution page
  8. 3. Ara
  9. 20. Ara
  10. 12. Atomic Simulation Environment'a giriş I
    Prof. Adem Tekin (İTÜ)
  11. 23. Soru-Cevap
    Dr. Bülent Balta (İstanbul Teknik Üniversitesi), Prof. Fethiye Aylin Sungur (İstanbul Teknik Üniversitesi)
  12. 21. Örnek Çalışma: MD Simülasyon Koşumu
    Dr. Bülent Balta (İstanbul Teknik Üniversitesi), Prof. Fethiye Aylin Sungur (İstanbul Teknik Üniversitesi)
  13. 24. Örnek Çalışma: MD Simülasyon Sonuçlarının Analizi
    Prof. Fethiye Aylin Sungur (İstanbul Teknik Üniversitesi), Dr. Bülent Balta (İstanbul Teknik Üniversitesi)
  14. 19. Örnek Çalışma:Protein Minimizasyonu/Dengelenmesi Sonuç analizi/Olası hatalar
    Prof. Fethiye Aylin Sungur (İstanbul Teknik Üniversitesi), Dr. Bülent Balta (İstanbul Teknik Üniversitesi)
  15. 6. Öğle Arası