Foto-Kapan Görüntülerinde Derin Öğrenme Tabanlı İnsan Tespiti
Küçük Resim Yok
Tarih
2020
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Bayburt University
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Foto-kapanlar doğal ortamda yaşayan canlılara ait görüntülerin elde edilmesi amacıyla kullanılan gömülü sistemlerdir. Foto-kapanların hareket tetikleyicisi ile belirli frekanslarda kaydettiği bu görüntüler, karmaşıklık, arka plan hareketi, ışık şiddeti yetersizliği, kapanma, afin ve 3D dönüşümü, ölçekleme değişimi, parçalı nesne bulunması gibi önemli zorluklar içermektedir. Görüntülerdeki canlıların otomatik olarak tespit edilmesi ve bu zorlukların giderilmesi için kullanılan yerel ve genel öznitelikler ile örüntü tanıma yöntemleri bu zorluklara karşı sınırlı dayanıklılığa sahip olmaları, görüntülere ait derin özniteliklerin çıkarılabildiği derin öğrenme tabanlı yöntemlerin tercih edilmesine neden olmaktadır. YOLO mimarisi, gerçek zamanlı nesne tespitinde kullanılan yüksek tespit ve hız performansına sahip bir derin öğrenme yöntemidir. Bu çalışmada PASCAL VOC veri seti ile eğitilmiş YOLO mimarisinin çok sayıda zorluk içeren foto-kapan veri setindeki tespit başarısı değerlendirilmiştir. Foto-kapan veri setinde yapılan uygulamada yüksek tespit başarısı elde edilmiştir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Computer Software, Bilgisayar Yazılımı
Kaynak
Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
3
Sayı
1
