DERİN ÖĞRENME TEKNİKLERİ İLE NESNE TESPİTİ VE TAKİBİ ÜZERİNE BİR İNCELEME
Fatma Gülşah Tan, Asım Sinan Yüksel, Erdal Aydemır, Mevlüt Ersoy
Abstract
Derin öğrenme, son zamanlarda insan hatalarını en aza indirmesiyle popüler olan yapay zekâ yaklaşımlarındandır. Derin öğrenme teknikleri birçok alanda büyük miktardaki veri kullanımı ile başarılı bir şekilde algılama, yorumlama yapabilme yeteneğine sahiptir. Özellikle görüntü işleme alanında birikmiş etiketli verilerdeki hızlı artış derin öğrenme algoritmalarına yönelmeyi zorunlu hale getirmiştir. Bu alanlardaki verilerin giderek artmasıyla büyük verilerden yararlı bilgiyi ayırmak ve metin, görüntü, ses dosyalarına anlam kazandırmak amacıyla derin öğrenme yöntemleri kullanılmaktadır. Son yıllarda, nesne tespiti ve nesne takibi alanında yapılan çalışmalarda artış görülmektedir. Videolar gibi durağan olmayan görüntüler üzerinde tespit ve analiz sonrasında takip edilecek olan bir nesne varsa anlamlı bilgiler çıkarmak daha zor olmaktadır. Bu gibi durumlarda derin öğrenme algoritmalarının kullanılması görüntü işleme problemlerinin kolaylıkla çözüme kavuşturulabilmesini sağlamaktadır. Bu çalışmanın amacı; derin öğrenme ile nesne tespiti ve takibi konusunda yapılan uygulamaları incelemek, son gelişmeleri anlatmak, popüler kütüphaneler, veri setleri, algoritmalar hakkında bilgi vererek bu alanda çalışacak olan araştırmacılara yardımcı olmaktır.