Derin öğrenme tabanlı optik akış ile hareket tespiti

Hareket tespiti ve tahmini, güvenlik(bina/işyeri), otonom araçlar, sağlık, trafik, askeri gibi birçok alanda karşımıza çıkan önemli uygulamaları olan bir kavramdır. Hareket tespiti sırasında ortam bozulmaları, ışık değişimleri, nesnenin hızlı hareketi ve gürültüler hareket tespitini zorlaştırmaktadır. Hareket tespitinde kullanılan yöntemlerin ve algoritmaların performansı, doğru hareket tespiti yapma açısından son derece önemlidir. Hareket tespiti yöntemlerinin temelini oluşturan ve birçok algoritmada baz alınan optik akış yaklaşımları, hareket tahmininde de önemli bir yere sahiptir. Hareket tespitinde kullanılan ve 2015 yılından günümüze kadar uzanan derin öğrenme tabanlı optik akış hesaplaması ile hareket tespit yöntemlerinin bilinmesi, mevcut yöntemlere göre performansı ve doğruluğunun karşılaştırılması açısından son derece önemlidir. Derin öğrenme tabanlı optik akış hesaplaması ile hareket tahmini yöntemleri ve optik akış için kullanılan veri kümeleri bu çalışmanın ana konusunu oluşturmaktadır. Çalışmanın amacı, optik akış hesaplamasında derin öğrenme yöntemlerini kullanarak başarı elde etmiş çalışmaları incelemek, bazı algoritmaları yeniden eğiterek klasik yöntemler ile karşılaştırmak ve farklı video görüntüleri üzerinde performans analizleri gerçekleştirmektir. Bu çalışmada, geleneksel yaklaşımlardan günümüz derin öğrenme tabanlı yaklaşımlara kadar hareket tespitinin temelini oluşturan optik akış hesaplama yöntemleri ile ilgili literatür taraması yapılmıştır. Geleneksel yaklaşımlardan olan Lucas-Kanade, Horn-Schunck, Farneback yöntemleri farklı hareketli görüntülere uygulanarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Daha sonra derin öğrenme tabanlı yaklaşımlarından FlowNet, FlowNet2 ve RAFT yöntemleri Sintel, KITTI veri setleri üzerinde eğitilerek uç nokta hatası ve kayıp değerleri farklı hiper parametreler kullanılarak grafik, tablo ve görsel çıktılar vasıtasıyla karşılaştırılmıştır. Çalışmada son dönemlerde popüler olan denetimsiz öğrenme ile optik akış hesaplama yaklaşımları, denetimli öğrenme yaklaşımları ile karşılaştırarak değerlendirmelerde bulunulmuştur.