Konuşmacılar
Açıklama
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 kullanılması ile küçük nesnelerin yanı sıra orta ve büyük nesnelerin tespit performansında da artış sağlamaktadır.
Derin öğrenme tabanlı sınıflandırma ve tespit yöntemlerinin performansını artırmaya yönelik olarak modellerin eğitiminde kullanmak üzere sentetik verilerin üretimi son zamanlarda ilgi çeken diğer bir araştırma konusudur. Konuşmanın ikinci kısmında üretken veri artırma yöntemleri ile veri kümesinin büyütülmesi konusundan ve sentetik örneklerin veri kümesine eklenmesinde yaşanabilecek problemlerden bahsedeceğiz. Arından, bu örneklerden başarımı artıracak bir veri havuzu oluşturulmasında faydalanılabilecek yöntemlere değineceğiz.