dc.contributor.author | Ünlü, Elif Işılay | |
dc.contributor.author | Çınar, Ahmet | |
dc.date.accessioned | 2024-01-02T10:46:17Z | |
dc.date.available | 2024-01-02T10:46:17Z | |
dc.date.issued | 2022-09-10 | |
dc.identifier.citation | Ünlü, 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. | tr_TR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11508/21050 | |
dc.description.abstract | Görüntü 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. | tr_TR |
dc.language.iso | Türkçe | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | tr_TR |
dc.subject | Fırat Üniversitesi Kütüphanesi::DOĞA BİLİMLERİ VE MATEMATİK | tr_TR |
dc.subject.ddc | segmentasyon | tr_TR |
dc.subject.ddc | uydu görüntüsü | tr_TR |
dc.subject.ddc | Görüntüden görüntüye dönüşüm | tr_TR |
dc.subject.ddc | GAN | tr_TR |
dc.subject.ddc | Pix2Pix | tr_TR |
dc.title | GAN (Generative Adversarial Network) kullanarak temel gerçeklik görüntüleri üretme | tr_TR |
dc.type | Bildiri - Yayımlanmış | tr_TR |
dc.contributor.YOKID | 314558 | tr_TR |
dc.contributor.YOKID | 100963 | tr_TR |
dc.relation.publishinghaddress | Konya | tr_TR |
dc.relation.publishinghouse | All Sciences Academy | tr_TR |
dc.identifier.pages | 1593;1596 | |
dc.identifier.bookname | International Conference on Innovative Academic Studies (ICIAS) 2022 | tr_TR |
dc.published.type | Ulusal | tr_TR |
Fırat Üniversitesi Rektörlüğü
23119
Elazığ-Merkez
TÜRKİYE