Nesne tespiti algoritmaları ve yüksek çözünürlüklü evrişimsel sinir ağıyla savunma sanayii alanındaki küçük nesnelerin tespiti
Small object detection in the military industry with object detection algorithms and super resolution convolutional neural network
Yazar: MEHMET BATUHAN ÖZDAŞ
Danışman: PROF. DR. FIRAT HARDALAÇ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Otomatik nesne tespiti, savunma sanayii alanında önemlidir. Bu cisimler genellikle küçük ve kamuflajlı yani net bir şekilde görülemedikleri için, net ve büyük görünmeleri daha da önem kazanmaktadır. Bu nedenle, savunma sanayii alanında nesne algılama algoritmalarını kolaylaştırmak için düşük çözünürlüklü ve düşük boyutlu görüntülerden yüksek çözünürlüklü ve yüksek boyutlu görüntüler elde eden bir model sunulmaktadır. Sunulan model, hızlı süper çözünürlüklü evrişimsel sinir ağı ile literatürde yaygın olarak kullanılan VGG16 modelinin birleşimidir. Bu modelle küçük boyutlu görüntülerin büyütülerek nesne tespiti yapılırken kolaylık sağlanması amaçlanmaktadır. Savunma sanayii alanındaki verilerin sınırlı olması nedeniyle veri seti internetten toplanmıştır. Toplamda 900 adet görselden oluşan veri seti belirli veri artırma teknikleri ile artırılmıştır. Model eğitimi için hem yüksek hem de düşük boyutlu görüntü gerektirdiğinden, toplanan yüksek boyutlu görüntülerden bikübik enterpolasyon yöntemi ile düşük boyutlu görüntüler elde edilmiştir. Sunulan modelin eğitiminin ardından test görüntülerinden elde edilen yüksek çözünürlüklü görüntüler YOLO versiyonlarının eğitiminde kullanılmıştır. Çalışmada YOLOv4'ten YOLOv8'e kadar beş farklı YOLO versiyonu kullanılmıştır. Sunulan süper çözünürlüklü model için 47,81 BRISQUE skoru elde edilirken, YOLOv7 için 0,903 mAP değeri elde edilmiştir.

Abstract:
Automatic object detection is important in the military industry. Since these objects are generally small and camouflaged, i.e., they are not clearly visible, it becomes even more important that they appear clear and large. Therefore, in order to facilitate object detection algorithms in the field of the military industry, a model that obtains high-resolution and high-dimensional images from low-resolution and low-dimensional images is presented. The presented model is a combination of a fast super-resolution convolutional neural network and the VGG16 model, which is widely used in the literature. Due to the limited data in the field of the military industry, the dataset was collected manually from the internet. The dataset, which has 900 images in total, has been augmented with certain data augmentation techniques. For model training, low-dimensional images were obtained from the collected high-dimensional images by the bicubic interpolation method. After the training of the presented model, high-resolution images obtained from the test images were used in the training of the YOLO versions. Five different YOLO versions were used in the study, from YOLOv4 to YOLOv8. A BRISQUE score of 47,81 was obtained for the presented super resolution model, while a mAP value of 0,903 was obtained for YOLOv7.