Volume estimation of known objects from single images using depth and segmentation

Bu tez, bilinen nesnelerin hacmini tek bir görüntü perspektifinden tahmin etme gibi zorlu bir görevi ele almaktadır. Bu tezde, tek bir görüntüden nesnelerin hacmini tahmin etmek için yeni bir model önerdik. Son teknoloji derin öğrenme metodolojilerinden yararlanılarak görüntü, derinlik ve segmentasyon ağlarını içeren kapsamlı bir analize tabi tutulmaktadır. Derinlik ağı nesnenin derinlik haritasını tahmin etmekten sorumluyken, segmentasyon ağı görüntü içindeki nesnelerin pozunu belirler. Bu çıktıların kameranın içsel verileriyle birleştirilmesi, ayrıntılı bir nokta bulutunun oluşturulmasıyla sonuçlanır. Bu nokta bulutu, hassas hacim tahmini için temel veri kaynağı görevi görerek bilgisayarla görme alanındaki ilerlemelere katkıda bulunur. Halka açık veri kümeleri üzerinde yapılan deneyler, yöntemimizin diğer yöntemlerden daha iyi performans gösterdiğini ve en son teknoloji ürünü performansa ulaştığını göstermektedir.