`evrisimlisiniraglar` ile İlgili Madde Sonuçları

Faster R-CNN, görüntülerde nesne tespiti gerçekleştirmek amacıyla Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick ve Jian Sun tarafından geliştirilmiş iki aşamalı bir derin öğrenme mimarisidir. Model, nesne aday bölgelerinin belirlenmesi ve bu bölgelerin sınıflandırılması süreçlerini tek bir evrişimli sinir ağı içerisinde birleştirir. Bu yaklaşım, bölge önerisi üretimini ağ içinde öğrenilen bir işlem hâline getirerek önceki yöntemlere kıyasla daha bütünleşik bir yapı sunar. Faster R-CNN, R-CNN ve Fast R

Steganaliz, dijital ortamlarda steganografi yöntemleriyle gizlenmiş verilerin varlığını belirlemeye yönelik analiz ve inceleme yöntemlerinin genel adıdır. Steganografi, bilginin dikkat çekmeden başka bir veri içerisine saklanmasını hedeflerken; steganaliz bu gizlemenin oluşturduğu dijital izleri ortaya çıkarmaya çalışır.【1】 Bu nedenle iki yaklaşım, dijital ortamlarda bilgi gizleme ve gizli veriyi tespit etme süreçlerinin birbirini tamamlayan yönlerini temsil eder. Günümüzde görüntü, ses, video v

MobileNetV2, mobil cihazlar ve sınırlı hesaplama kapasitesine sahip sistemler için geliştirilmiş bir evrişimli sinir ağı mimarisidir. Model, düşük işlem maliyeti ile yüksek doğruluk arasında denge kurmayı amaçlayan bir tasarım yaklaşımına dayanır ve depthwise separable convolution, inverted residual yapı ve linear bottleneck bileşenlerini birlikte kullanır. Görüntü sınıflandırma başta olmak üzere nesne tespiti ve anlamsal bölümleme gibi farklı bilgisayarlı görü görevlerinde omurga (backbone) mim