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...
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...
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...
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...
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)...
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...
