Yazar "Şahin, Emrullah" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim
    Öğe
    Bıyık Deseni Üretiminde Çekişmeli Üretici Ağların Performans Karşılaştırması
    (2021) Şahin, Emrullah; Talu, Muhammed Fatih
    Bu çalışmada görüntüden görüntüye dönüşüm yapan çekişmeli üretici ağ mimarilerinin performans incelemesi yapılıp, sentetik görüntü üretimindeki başarımı değerlendirilmiştir. Bu modellerin kaliteli bir başarım değerlendirmesi için standartlaştırılmış veri kümeleri yerine gerçek iş alanından toplanılan denim2bıyık veri kümesi kullanılmıştır. Denim kumaşları üzerine çizilen bıyık desenleri lazer cihazıyla oluşturulmaktadır. Bu cihazın istenilen bıyık desenini oluşturabilmesi için uzmanlaşmış bir personel tarafından görsel düzenleme programları ile yaklaşık 2-3 saat süren bir çalışma yapması gerekir. Önerilen yaklaşımla otomatik bir bıyık üretim işlemi gerçekleşecek, manuel üretimdeki hatalar ve zamansal kayıplar elimine edilecektir. Yaptığımız literatür araştırması neticesinde denim ürün görsellerinin üretken ağlar ile üretilmesi ile ilgili farklı bir çalışma bulunmamaktadır. Bu durum yapılan çalışmanın akademik özgün değerini yükseltmektedir. Çalışmada kullanılan ÇÜA mimarileri Pix2Pix, CycleGAN, DiscoGAN ve AttentionGAN’dır. Her bir mimarinin denim2bıyık veri kümesindeki eğitim ve test verileri üzerinde bıyık deseni üretim başarım değerlendirmesi ve maliyet analizi yapılmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda, bıyık desen görseli üretim hızı bir saniyenin altına düşerken, üretim doğruluğu %86 seviyelerine çıktığı görülmektedir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Çekişmeli üretici ağlar ile denim kumaşından otomatik bıyık desen üretimi
    (İnönü Üniversitesi, 2022) Şahin, Emrullah
    Bu tez çalışması, denim kumaşlarında bulunan "bıyık" desenlerinin otomatik olarak algılanması ve üretilmesi hakkındaki güncel yaklaşımları ve önerilen yeni mimarileri kapsamaktadır. Tezin odağındaki problem denim görsellerindeki bıyık desenlerinin otomatik ve kaliteli üretilmesidir. Bu çalışma Malatya 2. Organize Sanayi Bölgesinde faaliyet gösteren Baykan Denim firmasıyla yapılan görüşmeler neticesinde belirlenmiştir. Firma müşterileri, örnek bir bıyık desenli denim kumaşını getirerek benzer bıyık desenli kumaşlar talep etmektedir. Klasik bıyık desen üretimi firmada bulunan Photoshop uzmanlarının örnek nümune üzerinde yaklaşık 2-3 saatlik çalışmasıyla yapılmaktadır. Yüksek personel maliyeti, işlemin uzun sürmesi ve öznelliği (uzmanların aynı görselden farklı bıyık deseni üretebilmesi) sahada karşılaşılan olumsuzluklardır. Bahsedilen olumsuzlukların önüne geçmek ve denim-bıyık dönüşüm problemine uygun çözümler üretebilmek için yüksek çözünürlükte denim-bıyık görsellerinden oluşan yeni bir veri kümesi inşa edilmiştir. Bu veri kümesi ile üretici ağ tabanlı çeviri sağlayan mimariler karşılaştırmalı bir şekilde incelenmiştir. İncelenen mimarilerden ilham alınarak ve dezavantajları göz önünde bulundurularak literatüre özgün yaklaşımlar kazandırılmıştır.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    WY-NET: A NEW APPROACH to IMAGE SYNTHESIS with GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS
    (2022) Şahin, Emrullah; Talu, Muhammed Fatih
    Conditional image synthesis is the translation of images from different domains with the same dimensions into each other. Generative Adversarial Networks (GANs) are commonly used in translation studies in this field. With the classical GAN approach, data are transferred between the encoder and decoder of the generator network in the image translation. While this data transfer increases the quality of the translated image, it also leads to data dependency. This dependence has two negative effects: First, it prevents the understanding of whether the encoder or the decoder causes the error in the translated images, other causes the image synthesis quality to depend on the parameter increment of the network. In this study, two different architectures (dY-Net, uY-Net) are proposed. These architectures are developed on the principle of equalizing high-level feature parameters in cross-domain image translation. The first of these architectures concentrates on the speed of image synthesis, the other on its quality. There is a significant reduction in data dependency and parameter space in the dY-Net architecture, which concentrates on speed performance in image synthesis. The uY-Net architecture, which concentrates on image synthesis quality, attempts to maximize the results of metrics that measure quality like SSIM and PSNR. Three different datasets (Maps, Cityscapes, and Denim2Mustache) were used for performance testing of the proposed architectures and existing image synthesizing approaches. As a result of the tests, it has been seen that the proposed architecture synthesized images with similar accuracy, although it has approximately 66% parameters compared to DiscoGAN, which is one of the existing approaches. The results obtained show that WY-Net architectures, which provide high performance and translation quality, can be used in image synthesis.