GAN (Generative Adversarial Network) kullanarak temel gerçeklik görüntüleri üretme

dc.contributor.YOKID314558
dc.contributor.YOKID100963
dc.contributor.authorÜnlü, Elif Işılay
dc.contributor.authorÇınar, Ahmet
dc.date.accessioned2024-01-02T10:46:17Z
dc.date.available2024-01-02T10:46:17Z
dc.date.issued2022-09-10
dc.descriptionBildiri - Yayımlanmış
dc.description.abstractGörüntü segmentasyonu görüntü üzerindeki her bir pikselin sınıflandırılmasıdır ve görüntü üzerinde bulunan tüm nesne alanlarının bir haritasını oluşturmaktır. Segmentasyon, biyomedikal, çevre, coğrafya vb. birçok alanda görüntülerin analizinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Segmentasyon için kaynak görüntülerin yanı sıra bu görüntülere karşılık gelen temel gerçeklik görüntüleri mevcut olmalıdır. Ancak temel gerçeklik bilgilerini manuel olarak elde etmek çok fazla çaba ve zaman gerektirir. Bu çalışmada amacımız derin öğrenme tabanlı, uydu görüntülerinden temel gerçeklik görüntülerini üretebilen bir sistem geliştirmektir. Uydu görüntüleri GAN(Generative Adversarial Network) mimarisi kullanılarak eğitilmiştir. Model girdi olarak uydu görüntüsünü alır ve çıktı olarak hedef görüntüyü (google harita görüntüsü) oluşturur. Önerilen sistem, belirli bir uydu görüntüsüne karşılık gelen google harita görüntüsünü ve beklenen google harita görüntüsünün çıktısını verir. Benzerlik görsel olarak analiz edilebilmektedir.
dc.identifier.citationÜnlü, E. ve Çınar, A. (2022). GAN (Generative Adversarial Network) kullanarak temel gerçeklik görüntüleri üretme. International Conference on Innovative Academic Studies (ICIAS) 2022. (ss.1593-1596). Konya: All Sciences Academy.
dc.identifier.endpage1596
dc.identifier.startpage1593
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11508/21050
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofInternational Conference on Innovative Academic Studies (ICIAS) 2022
dc.relation.publicationcategoryUlusal
dc.relation.publishinghaddressKonya
dc.relation.publishinghouseAll Sciences Academy
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectsegmentasyon
dc.subjectuydu görüntüsü
dc.subjectGörüntüden görüntüye dönüşüm
dc.subjectGAN
dc.subjectPix2Pix
dc.titleGAN (Generative Adversarial Network) kullanarak temel gerçeklik görüntüleri üretme
dc.typeConference Object

Dosyalar

Orijinal paket

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
ICIAS Elif Işılay Ünlü, Ahmet Çınar.pdf
Boyut:
737,28 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format

Lisans paketi

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
license.txt
Boyut:
14,1 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: