• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   DSpace@Işık
  • 1- Fakülteler | Faculties
  • Mühendislik Fakültesi / Faculty of Engineering
  • Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü / Department of Electrical-Electronics Engineering
  • MF - Bildiri Koleksiyonu | Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü / Department of Electrical-Electronics Engineering
  • View Item
  •   DSpace@Işık
  • 1- Fakülteler | Faculties
  • Mühendislik Fakültesi / Faculty of Engineering
  • Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü / Department of Electrical-Electronics Engineering
  • MF - Bildiri Koleksiyonu | Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü / Department of Electrical-Electronics Engineering
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Derin öznitelikler ile anlambilimsel görüntü bölütleme

Thumbnail

View/Open

Publisher's Version (842.8Kb)

Date

2018-07-05

Author

Sünetci, Sercan
Ateş, Hasan Fehmi

Metadata

Show full item record

Citation

Sünetci, S. & Ateş, H. F. (2018). Semantic image segmentation with deep features. Paper presented at the 26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2018, 1-4. doi:10.1109/SIU.2018.8404257

Abstract

Derin evrişimsel sinir ağları (ESA) pek çok sınıflandırma probleminde olduğu gibi anlambilimsel görüntü bölütlemede de çok ciddi başarı göstermiştir. Fakat derin ağların eğitilmesi hem zaman alıcıdır hem de geniş bir eğitim veri kümesine ihtiyaç duymaktadır. Bir veri kümesinde eğitilen ağın başka bir görev ya da veri kümesine uygulanabilmesi için transfer öğrenme ile yeniden eğitilmesi gerekmektedir. Transfer öğrenmeye alternatif olarak ağ katmanlarından çıkarılan öznitelik vektörleri doğrudan sınıflandırma amaçlı kullanılabilir. Bu bildiride genel ESA mimarilerinden elde edilen özniteliklerin eğitim gerektirmeyen bir görüntü etiketleme yönteminde kullanılmasının sınıflandırma başarımına katkısı incelenmiştir. Derin ağlarda ‘öğrenilmiş’ öznitelikler ile SIFT gibi ‘el yapımı’ özniteliklerin birlikte kullanılmasının etiketleme doğruluğunu artırdığı gösterilmiştir. Varolan ön eğitimli ağların kullanılması sayesinde önerilen yaklaşım herhangi bir veri kümesinde yeniden eğitime gerek olmadan kolayca uygulanabilmektedir. Önerilen yöntem iki veri kümesinde test edilmiş ve etiketleme doğruluğu benzer yöntemlerle karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.
 
Deep convolutional neural networks (CNN) have shown significant success in many classification problems including semantic image segmentation. However training of deep networks is time consuming and requires large training datasets. A network trained in one dataset could be applied to another task or dataset through transfer learning and retraining. As an alternative to transfer learning, feature vectors that are extracted from network layers could be directly used for classification purposes. In this paper we investigate the improvement in classification performance when features extracted from generic CNN architectures are used in an image labeling algorithm that does not require training. We show that the use of 'learned' features from deep networks together with 'hand-crafted' features such as SIFT increases the labeling accuracy. Since existing pre-trained networks are used, the proposed approach could be easily applied to any dataset without any retraining. The proposed method is tested in two datasets and labeling accuracies are compared with similar existing methods.
 

Source

26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2018

URI

https://hdl.handle.net/11729/1445
http://dx.doi.org/10.1109/SIU.2018.8404257

Collections

  • MF - Bildiri Koleksiyonu | Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü / Department of Electrical-Electronics Engineering [211]
  • Scopus İndeksli Bildiri Koleksiyonu [414]
  • WoS İndeksli Bildiri Koleksiyonu [332]

Related items

Showing items related by title, author, creator and subject.

  • A parametric approach to construct two-variable positive real impedance functions for the real frequency design of mixed lumped-distributed matching networks 

    Aksen, Ahmet; Pınarbaşı, Hacı; Yarman, Bekir Sıddık Binboğa (IEEE, 2004)
    In this paper, a parametric approach to construct two-variable positive real driving point impedance functions characterizing lossless ladder networks with mixed lumped and distributed elements is presented. The proposed ...
  • Odaklanan nöron 

    Çam, İlker; Tek, Faik Boray (IEEE, 2017-06-27)
    Geleneksel yapay sinir ağında topoloji eğitim sırasında değişebilecek esnekliğe sahip değildir. Ağda her bir nöron ve bağımsız bağlantı katsayıları çözüm işlevinin bir parçasıdır. Bu bildiride önerdiğimiz odaklanabilir ...
  • Reflectance data model with mixed lumped and distributed elements for wireless communication systems 

    Yarman, Bekir Sıddık Binboğa; Şengül, Metin; Kılınç, Ali; Aksen, Ahmet (IEEE, 2005)
    In this paper, a new method is presented to model the given reflectance data obtained from a "passive one-port physical device", as a lossless two port consists of lumped and distributed elements. Basis of the new method ...



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Policy | Guide | Contact |

DSpace@Işık

by OpenAIRE
Advanced Search

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeIşık AuthorCitationThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryPublisherAccess TypeIşık AuthorCitation

My Account

LoginRegister

Statistics

View Google Analytics Statistics

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Policy || Guide || Library || Işık University || OAI-PMH ||

Işık University Library, Şile, İstanbul, Turkey
If you find any errors in content please report us

Creative Commons License
Işık University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Işık:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.