| 000 | 02643nam a2200397 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 999 |
_c200434921 _d53133 |
||
| 003 | TR-AnTOB | ||
| 005 | 20230908000939.0 | ||
| 007 | ta | ||
| 008 | 171111s2018 xxu e mmmm 00| 0 eng d | ||
| 040 |
_aTR-AnTOB _beng _erda _cTR-AnTOB |
||
| 041 | 0 | _atur | |
| 099 | _aTEZ TOBB FBE BİL YL’18 ÇAL | ||
| 100 | 1 |
_aÇalık, Rasim Caner _9123471 |
|
| 245 | 1 | 0 |
_aGömülü sistem üzerinde evrişimsel sinir ağları ile nesne sınıflandırması / _cRasim Caner Çalık. |
| 264 | 1 |
_aAnkara : _bTOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, _c2018. |
|
| 300 |
_axi, 64 pages ; _c29 cm |
||
| 336 |
_2rdacontent _btxt _atext |
||
| 337 |
_2rdamedia _bn _aunmediated |
||
| 338 |
_2rdacarrier _bnc _avolume |
||
| 502 | _aTez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Temmuz 2018 | ||
| 520 | _aDerin sinir a˘gları görüntü sınıflandırma üzerinde ba¸sarılı bir ¸sekilde uygulanmaktadır. Görüntüde tespit edilen nesnelerin ne oldu˘gunu anlanması büyük bir ilgi görmektedir. Derin sinir a˘glarının gömülü sistemler üzerinde kullanılması oldukça fazla hafıza ve güçlü i¸slemci teknolojileri gerektirmektedir. Bu tezin amacı gömülü bir sistem üzerinde görüntü sınıflandırma i¸sleminin ne kadar ba¸sarılı bir ¸sekilde yapıldı˘gını gözlemlemektir. Bu çalı¸smada sadece 3 GB hafıza kullanarak geli¸stirilen mimari ile %85.9 oranında do˘gruluk elde edilmi¸stir. Önerilen mimari 4 saat içerisinde e˘gitilerek, 0.7 ms içersinde sınıflandırma sonucunu üretmektedir. | ||
| 520 | _aDeep Neural Network is successfully applied for image classification problems. The understanding of what object is detected in the image is great interested. The prupose of this article is that image classification problem and tracking classified object could be applied in real time systems. The aim of this thesis is image classification process is observing how successful in an embedded system. In this work, proposed architecture has only 3 GB memory with accuracy %85.9. It trains in 4 hour,and outputs the classification result in 0.7 ms. | ||
| 650 | 7 |
_aTezler, Akademik _2etuturkob _932546 |
|
| 653 | _aEvrişimsel sinir ağları | ||
| 653 | _aDerin sinir ağları | ||
| 653 | _aMakine öğrenme | ||
| 653 | _aGörüntü sınıflandırma | ||
| 653 | _aConvolutional neural network | ||
| 653 | _aDeep neural network | ||
| 653 | _aMachine learning | ||
| 653 | _aImage classification | ||
| 710 |
_aTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi. _bFen Bilimleri Enstitüsü _977078 |
||
| 856 | 4 | 0 |
_uhttps://tez.yok.gov.tr/ _3Ulusal Tez Merkezi |
| 942 |
_cTEZ _2z |
||