Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/6439
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorOrhan, Semih-
dc.contributor.authorBaştanlar, Yalın-
dc.date.accessioned2017-11-09T11:05:44Z-
dc.date.available2017-11-09T11:05:44Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationOrhan, S, and Baştanlar, Y. (2017, May 15-18). Parça tabanlı eğitimin evrişimli yapay sinir ağları ile nesne konumlandırma üzerindeki etkisi. Paper presented at the 25th Signal Processing and Communications Applications Conference. doi:10.1109/SIU.2017.7960201en_US
dc.identifier.isbn9781509064946-
dc.identifier.urihttp://doi.org/10.1109/SIU.2017.7960201-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11147/6439-
dc.description25th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2017; Antalya; Turkey; 15 May 2017 through 18 May 2017en_US
dc.description.abstractEvrişimli yapay sinir ağları (EYSA) bir derin öğrenme yöntemi olarak son yıllarda imge sınıflandırma ve nesne konumlandırma başta olmak üzere bilgisayarlı görü problemlerinin çözümü konusunda birçok başarı elde etmiştir. Bunun için farklı yapıda ve derinlikte birçok model geliştirilmiştir. Bu çalışmamızda, leoparların resimler içerisindeki konumları evrişimli yapay sinir ağları ile bulunmuştur. Konum bulmak için, literatürde sıkça kullanılan: içinde nesne olan ve olmayan imgelerle model eğitme ve bizim önerdiğimiz: imgeden nesneye ait bölgelerden ve nesneye ait olmayan bölgelerden alınan parçalar ile model eğitme yöntemi karşılaştırılmıştır. Resimlerden parçalar alınarak eğitilen modelin, tüm imge ile eğitilen modellere göre üstün başarı gösterdiği gözlenmiştir.en_US
dc.description.abstractIn recent years, Convolutional Neural Networks (CNNs) have shown great performance not only in image classification and image recognition tasks but also several tasks of computer vision. A lot of models which have different number of layers and depths, have been proposed. In this work, locations of leopards are tried to be identified by deep neural networks. To accomplish this task, two different methods are applied. First of them is training neural network using with entire images, second of them is training neural networks using with image patches which are cropped from full size of images. Patch training model has shown better performance than full size of image trained model.en_US
dc.description.sponsorshipTUBITAK ARDEB (115E918)en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.en_US
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/TUBITAK/EEEAG/115E918en_US
dc.relation.ispartof25th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2017en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectDerin yapay sinir ağlarıen_US
dc.subjectEvrişimli yapay sinir ağlarıen_US
dc.subjectNesne tanımaen_US
dc.subjectNesne konumlandırmaen_US
dc.subjectDeep neural networksen_US
dc.subjectConvolutional neural networksen_US
dc.subjectObject localizationen_US
dc.subjectObject recognitionen_US
dc.titleParça tabanlı eğitimin evrişimli yapay sinir ağları ile nesne konumlandırma üzerindeki etkisien_US
dc.title.alternativeEffect of patch based training on object localization with convolutional neural networksen_US
dc.typeConference Objecten_US
dc.authoridTR176747en_US
dc.institutionauthorOrhan, Semih-
dc.institutionauthorBaştanlar, Yalın-
dc.departmentİzmir Institute of Technology. Computer Engineeringen_US
dc.identifier.scopus2-s2.0-85026326341en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Ulusal - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2017.7960201-
dc.relation.doi10.1109/SIU.2017.7960201en_US
dc.coverage.doi10.1109/SIU.2017.7960201en_US
item.openairetypeConference Object-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.fulltextWith Fulltext-
item.languageiso639-1tr-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
crisitem.author.dept01.01. Units Affiliated to the Rectorate-
crisitem.author.dept03.04. Department of Computer Engineering-
Appears in Collections:Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / Scopus Indexed Publications Collection
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
6439.pdfConference Paper1.32 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

260
checked on Mar 25, 2024

Download(s)

206
checked on Mar 25, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.