Derin öğrenme yöntemleri yardımıyla görüntüde yer alan nesnelerin birbirlerine göre konumlarının belirlenmesi ve tasvir edilmesi üzerine bir çalışma

Günümüzde görüntü işlemenin yaygın olarak kullanılması ile birlikte görüntülerin otomatik olarak tasvir edilmesi ve alt yazı oluşturulması önem teşkil etmektedir. Bu çalışma ile, literatüre ilk olarak yeni bir Türkçe konumlu tasvir veri seti kazandırılması, ikinci olarak Türkçe dilinde otomatik konumlu tasvir yapma ve alt yazı oluşturulması amaçlanmıştır. Konumlu-Tasvir adlı yeni veri setinin diğer veri setlerinden farkı, görüntüdeki bazı nesnelerin birbirlerine göre konum bilgilerini içermesidir. Konumlu-Tasvir veri seti kullanılarak, görüntülerin otomatik tasvir edilmesi ve alt yazılama için derin öğrenme yöntemlerinden faydalanılmıştır. Ayrıca konumlu tasvir ve alt yazılama için iki yöntem önerilmiş ve başarımları kıyaslanmıştır. Her iki yöntem için de elde edilen en iyi 10'ar model, otomatik alt yazı oluşturma için seçilmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen yöntemlerin, Türkçe dilinde otomatik konumlu tasvir ve alt yazı oluşturma için başarılı sonuçlar ortaya koyduğunu göstermektedir. Tezin ikinci bölümünde literatür araştırması ele alınmış ve ilgili çalışmalar incelenmiştir. Üçüncü bölümde, çalışmada kullanılan tanımlar, modeller, performans ölçüm yöntemleri ve metrikleri konularına değinilmiştir. Ayrıca yeni Türkçe Konumlu-Tasvir veri setinin hazırlanması ve otomatik alt yazı oluşturma için önerilen iki yöntem ayrıntılı bir şekilde ele alınmıştır. Dördüncü bölümde, önerilen yöntemlerin görüntü çıktıları, performans ölçüm değerleri verilmiştir. Yöntemlerin, hem performans ölçüm metriklerine göre başarımları, hem de çıktı sonuçları kıyaslanmıştır. Son olarak beşinci bölümde analiz sonuçları ve öneriler ele alınmıştır.