Yazar
Şahin, Ö., Özer, Sedat
Basım Tarihi
2022
Basım Yeri
-
IEEE
Konu
Derin öğrenme, Nesne algılama, İHA
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-166545092-8
Kayıt Numarası
3b371650-7ecd-4717-9c27-6c3299eb6aca
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2022
Örnek Metin
İnsansız Hava Araçlarından (İHA) alınan görüntüler üzerinde çalışan nesne tespit algoritmalarının performansı, yerden alınan görüntüler üzerinde çalışan nesne tespit algoritmalarına göre sınırlı kalmaktadır. Tek kademeli nesne dedektörlerinin bir parçası olan YOLO tabanlı modeller, çeşitli özellikleri nedeniyle birçok İHA tabanlı uygulamada tercih edilmektedir. Bu yazıda YO-LOv5 mimarisine yönelik yeni mimari iyileştirmeler öneriyoruz. Geliştirmelerimiz şunları içermektedir: (i) tespit katmanlarının sayısının arttırılması ve (ii) modelde transformatörlerin kullanılması. Önerilen modelimizin performansını eğitmek ve test etmek için makalemizde VisDrone ve SkyData veri kümelerini kullandık. Test sonuçlarımız, önerdiğimiz çözümlerin algılama doğruluğunu artırabileceğini göstermektedir.
DOI
10.1109/SIU55565.2022.9864746
