Hava görüntülerinde derin öğrenme tabanlı olay tanıma

İsim Hava görüntülerinde derin öğrenme tabanlı olay tanıma
Yazar Şahin, A. H., Ateş, Hasan Fehmi
Basım Tarihi: 2023
Basım Yeri - IEEE
Konu Havadan olay tanıma, Bilgisayarla görme, Derin öğrenme, Hiyerarşik yoğun katmanlar, Geniş alan görüntüleri
Tür Belge
Dil İngilizce
Dijital Evet
Yazma Hayır
Kütüphane: Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası 979-835034081-5
Kayıt Numarası 38344417-7936-4ff0-8e2d-388e8ee268a9
Lokasyon Bilgisayar Bilimi
Tarih 2023
Örnek Metin Bu yazıda havadan gözetleme için olay tanımayı araştırıyoruz. Bu, özellikle İHA'ların artan popülaritesi göz önüne alındığında önemli bir görevdir. Makalenin temel amacı, hava videolarında hem klip düzeyinde, hem de hava görüntülerinde kare düzeyinde olayların tespit edilmesidir. Bu hedefe ulaşmak için yeni derin öğrenme modelleri ve eğitim teknikleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada hem görüntü hem de video alanlarındaki olayları tespit etmek için yeni model mimarileri öneriyoruz. Geliştirilen modeller ERA veri seti üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar, önerilen modellerin, ERA veri kümesinin hem tekli görüntüleri hem de hava video klipleri üzerinde en son teknolojiye sahip performansa ulaştığını göstermektedir.
DOI 10.1109/UBMK59864.2023.10286774
Kaynağa git Özyeğin Üniversitesi Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru
Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru Özyeğin Üniversitesi

Hava görüntülerinde derin öğrenme tabanlı olay tanıma

Yazar Şahin, A. H., Ateş, Hasan Fehmi
Basım Tarihi 2023
Basım Yeri - IEEE
Konu Havadan olay tanıma, Bilgisayarla görme, Derin öğrenme, Hiyerarşik yoğun katmanlar, Geniş alan görüntüleri
Tür Belge
Dil İngilizce
Dijital Evet
Yazma Hayır
Kütüphane Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası 979-835034081-5
Kayıt Numarası 38344417-7936-4ff0-8e2d-388e8ee268a9
Lokasyon Bilgisayar Bilimi
Tarih 2023
Örnek Metin Bu yazıda havadan gözetleme için olay tanımayı araştırıyoruz. Bu, özellikle İHA'ların artan popülaritesi göz önüne alındığında önemli bir görevdir. Makalenin temel amacı, hava videolarında hem klip düzeyinde, hem de hava görüntülerinde kare düzeyinde olayların tespit edilmesidir. Bu hedefe ulaşmak için yeni derin öğrenme modelleri ve eğitim teknikleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada hem görüntü hem de video alanlarındaki olayları tespit etmek için yeni model mimarileri öneriyoruz. Geliştirilen modeller ERA veri seti üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar, önerilen modellerin, ERA veri kümesinin hem tekli görüntüleri hem de hava video klipleri üzerinde en son teknolojiye sahip performansa ulaştığını göstermektedir.
DOI 10.1109/UBMK59864.2023.10286774
Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru
Özyeğin Üniversitesi yönlendiriliyorsunuz...

Lütfen bekleyiniz.