Derin öğrenme ile nesne algılamada transfer öğrenme ve ince ayar işlemlerinin etkinliklerinin araştırılması
Studying effectiveness of transfer learning and fine tuning processes in object detection with deep learning
Yazar: MEHMET UĞUR TÜRKDAMAR
Danışman: DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; ESA makineleri = ESA machinery ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Nesne tespiti = Object detection ; Transfer öğrenimi = Transfer learning

Özet:
Birçok alanda yerini alan makine insan etkileşimi sayesinde dil bilmeme sorunu ortadan kalkmakta, ses ve görüntü tanıma ile kişisel ve toplumsal ihtiyaçlar sağlanmaktadır. Uydu görüntüleri yeni teknolojiler ile anlamlandırılarak doğal afet takibi yapılabilmekte ve sınır güvenliği gibi stratejik adımlar keskin bir şekilde atılabilmektedir. Bilgisayarlı görü alt dalı olan nesne tespiti sayesinde sayılan örnek işler ve dahası yapılmaktadır. Hesap yükü az algoritmaların bilimsel çalışmalarla, veriyi paralel işleyen ekran kartlarının yatırımlarla, veri setine erişimin yaygınlaşması sonucu ile de derin öğrenme çalışmaları hız kazanmıştır. Çokça görüntü verisi üzerinde çalışan ESA tabanlı derin öğrenme ağları ile uygulanan nesne tespiti hayatımızı kolaylaştıran teknolojilerde daha etkin rol oynamaktadır. Bu tez kapsamında donanım, zaman ve veri kaynaklarını daha az harcama adına insan öğrenmesinden ilham alınarak geliştirilen transfer öğrenme yaklaşımı kullanılmıştır. Transfer öğrenme 3 farklı veri seti üzerinde çalışan güncel ESA tabanlı nesne tespitleyici derin öğrenme ağlarından YOLO v4, YOLO v5 ve Faster R-CNN'e uygulanarak ağların performansları, transfer öğrenmenin uygulanmadığı aynı ağların performansları ile karşılaştırılmıştır. Çalışmada ayrıca görüntülerdeki küçük nesnelerin tespitini mümkün kılan bir yöntem olarak ince ayar tekniği önerilmiştir. Daha önceki çalışmalarda mimari değişikliğiyle veya ağın genelleme kabiliyetini kaybetmesine neden olan probleme özel veri seti seçimi ile küçük nesne algılamanın üstesinden gelinirken, bu tez ile mimari değişimden ve veri setinden bağımsız bir çözüm önerilmiştir.

Abstract:
With machine-human interaction, which has taken its place in many areas, the problem of not knowing the language is eliminated, and personal and social needs are met with voice and image recognition. By making sense of satellite images with new technologies, natural disaster monitoring can be carried out and strategic steps such as border security can be taken sharply. With object detection, which is a sub-branch of computer vision, exemplary things and more are done. Deep learning studies have gained momentum as a result of the scientific studies of algorithms with low computational cost, the investments in graphics cards that process data in parallel, and the widespread access to the data set. Object detection, implemented with ESA-based deep learning networks working on a lot of image data, plays a more effective role in technologies that make our lives easier. In this thesis, the transfer learning approach which is inspired by human learning, was used in order to spend less on hardware, time and data. Transfer learning was applied to YOLO v4, YOLO v5 and Faster R-CNN, one of the current ESA-based object detection deep learning networks working on 3 different data sets, and the performances of the networks were compared with the performances of the same networks without transfer learning. In the study, fine-tuning technique is also proposed as a method that makes it possible to detect small objects in images. While in previous studies, small object detection can be overcome with architectural change or with the selection of a problem-specific dataset that caused the network to lose its generalization ability, with this thesis, a solution which is independent of architectural change and dataset is proposed.