Tebrikler Dr. Sümeyye Ağaç!
[i18n] postedOnDate ([i18n] lastModified) • 1 [i18n] minutesShort [i18n] read • 189 [i18n] wordsSümeyye Ağaç doktora tezini başarıyla savundu
Verimli Sensör Tabanlı İnsan Aktivitesi Tanıma için Hafif Modellerin İyileştirilmesi
Özet
Bu tez, özellikle mikrodenetleyicilere sahip giyilebilir cihazlar gibi bellek ve diğer kaynakların sınırlı olduğu ortamlarda, sensör tabanlı İnsan Aktivitesi Tanıma (İAT) için verimli ve hafif modeller geliştirmeye yönelik kapsamlı bir çalışma sunmaktadır. Sensör tabanlı İAT için önerilmiş olan DeepConvLSTM modelinin ve yüksek verimli SqueezeNet mimarisinin hafif versiyonlarına konvolüsyonel blok dikkat modülleri entegre edilerek, hesaplama gereksinimleri artırılmadan tanıma doğruluğunu artırma hedeflenmektedir. Çalışma, kanal ve mekansal dikkat mekanizmalarının farklı model büyüklüklerindeki etkilerini incelemektedir. Sonuçlar, dikkat mekanizmalı hafif modellerin, daha büyük ve daha fazla kaynak gerektiren modellerle karşılaştırılabilir performans seviyelerine minimum kaynak kullanımıyla ulaşabileceğini göstermektedir. Sonrasında, modelin verimliliğini daha da artırmak amacıyla bilgi damıtma ve dikkat mekanizmalarının çeşitli birleşimleri uygulanmıştır. Dikkat tabanlı damıtmanın, öğretici modelin dikkat modüllerinden yoksun olması durumunda bile hafif modellerin doğruluğunu önemli ölçüde artırabileceği ortaya konmaktadır. Daha sonra, geliştirilmiş modellerin etkinliği, sayısallaştırma ve budama gibi model sıkıştırma teknikleriyle karşılaştırılmıştır. Ayrıca, bu tez, kaynak sınırlı ortamlarda sensör tabanlı İAT konusunda bugüne kadar yapılmış en kapsamlı çalışmayı sunarak, verimli ve yüksek performanslı sensör tabanlı İAT sistemlerinin pratik uygulaması için içgörüler ve stratejiler sunarak alandaki önemli bir boşluğu doldurmaktadır.