Bilgisayarlı Görüde Öz-Denetimli Öğrenme Yöntemleri Üzerine Bir İnceleme
Küçük Resim Yok
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Derin öğrenme modelleri son on yılda görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, görüntü bölütleme vb. bilgisayarlı görü görevlerinde büyük başarılar elde etmelerine rağmen denetimli öğrenme yaklaşımında olan bu modellerin eğitiminde büyük miktarda etiketli veriye ihtiyaç duyulmaktadır. Bu nedenle, son yıllarda insanlar tarafından manuel olarak etiketlenen veriye ihtiyaç duymadan etiketsiz büyük boyutlu veriden faydalanarak genelleştirilebilir görüntü temsillerini öğrenebilen öz-denetimli öğrenme yöntemlerine ilgi artmıştır. Bu çalışmada, bilgisayarla görü görevlerinde kullanılan öz denetimli öğrenme yöntemleri kapsamlı bir şekilde incelenmiş ve öz denetimli öğrenme yöntemlerinin kategorizasyonu sağlanmıştır. İncelenen öz-denetimli öğrenme yöntemlerinin görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve görüntü bölütleme hedef görevleri için performans karşılaştırmaları sunulmuştur. Son olarak, mevcut yöntemlerdeki sorunlu hususlar tartışılmakta ve gelecek çalışmalar için potansiyel araştırma konuları önerilmektedir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka
Kaynak
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
12
Sayı
2
