Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi · Bilgisayar Mühendisliği · Lisans
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, öğrencilere makine görmesinin temel kavramlarını, klasik yöntemlerini ve derin öğrenme tabanlı modern yaklaşımlarını tanıtmak; teorik bilgiyi uygulamalar ve projelerle pekiştirerek görsel verilerden anlamlı bilgi çıkarma becerisi kazandırmaktır.
Ders İçeriği
Bu derste makine görmesinin temel kavramları ve yöntemleri ele alınacaktır. Kamera modeli ve görüntü oluşumu, temel görüntü işleme teknikleri, özellik çıkarımı ve eşleştirme, stereo ve 3B görme yöntemleri ile segmentasyon ve klasik nesne tanıma yaklaşımları işlenecektir. Ayrıca hareket tahmini, derin öğrenmeye giriş ve derin öğrenme tabanlı nesne tespiti ile segmentasyon yöntemleri uygulamalı örneklerle desteklenecek, dönem sonunda proje çalışmalarıyla öğrencilerin bilgilerini pekiştirmeleri sağlanacaktır.
Dersin Öğrenme Çıktıları
- Stereo görme, hareket tahmini ve 3B yeniden yapılandırma çıktılarını analiz eder.
- Klasik ve derin öğrenme tabanlı makine görmesi yöntemlerini kullanır.
- Belirli bir görme problemi için uçtan uca bir çözüm tasarlar.
- Makine görmesinin temel kavramlarını tanımlar.
- Kamera modeli ile görüntü oluşum sürecini açıklar.
- Temel görüntü işleme yöntemlerini kullanır.
- Özellik tespiti ve eşleştirme yöntemlerini uygular.
Temel Alan Dağılımı
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Ölçme ve Değerlendirme
AKTS / İş Yükü
| Etkinlik | Sayı | Süre (saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav Haftası Dahil) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 1 | 35 | 35 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 2 | 15 | 30 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Final | 1 | 50 | 50 |
Ders Akışı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Giriş ve Temel Kavramlar | Giriş ve Temel Kavramlar |
| 2 | Görüntü Oluşumu ve Kamera Modeli | Görüntü Oluşumu ve Kamera Modeli |
| 3 | Görüntü İşleme – I (örnekleme, histogram, kenar bulma vb.) | Görüntü İşleme – I (örnekleme, histogram, kenar bulma vb.) |
| 4 | Görüntü İşleme – II (frekans alanı, gelişmiş filtreler, eşikleme vb.) | Görüntü İşleme – II (frekans alanı, gelişmiş filtreler, eşikleme vb.) |
| 5 | Özellik Tespiti ve Eşleştirme | Özellik Tespiti ve Eşleştirme |
| 6 | Stereo Görme | Stereo Görme |
| 7 | 3B Görme ve Yeniden Yapılandırma | 3B Görme ve Yeniden Yapılandırma |
| 8 | Ara sınav | Ders Notları |
| 9 | Segmentasyon | Segmentasyon |
| 10 | Klasik Yöntemler ile Nesne Tanıma | Klasik Yöntemler ile Nesne Tanıma |
| 11 | Hareket Tahmini | Hareket Tahmini |
| 12 | Makine Görmesine Yönelik Derin Öğrenmeye Giriş | Makine Görmesine Yönelik Derin Öğrenmeye Giriş |
| 13 | Makine Görmesinde Derin Öğrenme ile Nesne Tespiti | Makine Görmesinde Derin Öğrenme ile Nesne Tespiti |
| 14 | Makine Görmesinde Derin Öğrenme ile Segmentasyon | Makine Görmesinde Derin Öğrenme ile Segmentasyon |
| 15 | Proje Sunumları | Proje Sunumları |
| 16 | Final | Ders Notları |