Derin Öğrenme ve Bilgisayarlı Görü Laboratuvarı

   
 

Derin Öğrenme ve Bilgisayarla Görme laboratuvarı, derin öğrenme ve bilgisayarla görme gibi en güncel konularda araştırma yapmayı hedeflemektedir. Araştırma projeleri, sistemlerin insan bakış açısıyla değerlendirilmesinden, teknik konular için yeni algoritma ve yöntemlerin geliştirilmesine kadar çeşitlilik göstermektedir. Ayrıca, gerçek veri problemlerinde karşılaşılan zorlukları gözlemlemek için laboratuvarda uzaktan ve tahribatsız görüntü elde etme yöntemleri üzerinde deneyler yapılmaktadır. Araştırmamız temel olarak aşağıdaki alanlara yöneliktir:

  • Nesne Tespiti
  • Çekişmeli Saldırılar
  • Medikal Görüntü İşleme
  • 3B Model Geliştirme
  • Üretici Modeller
  • GPU Programlaması
 

dlcv-alptekin-temizel-1

Prof. Dr. Alptekin Temizel
atemizel@metu.edu.tr

dlcv-Görkem-Polat-1

Görkem Polat
polatgorkem@gmail.com

dlcv-Oğuz-Hanoğlu-1

Oğuz Hanoğlu
oguz.hanoglu@metu.edu.tr

dlcv-Fatih-Akyön-1

Fatih Akyön
fatih.akyon@obss.com.tr

dlcv-Ümit-Mert-Çağlar-1

Ümit Mert Çağlar
mert.caglar@metu.edu.tr

dlcv-Alperen-İnci-1

Alperen İnci
alperen.inci@metu.edu.tr 

dlcv-Deniz-Şen-1

Deniz Şen
deniz.sen_01@metu.edu.tr

 

dlcv-Berat-Tuna-Karlı-1

Berat Tuna Karlı
tuna.karli@metu.edu.tr

 

 

 

 

paper-A Dimension Reduction Approach to Player-1

A.E. Aydemir, T. Taskaya Temizel, A. Temizel, K. Preshlenov, D. Strahinov, “A Dimension Reduction Approach to Player Rankings in European Football”, IEEE Access, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3107585, Aug. 2021

paper-GPUaccelerated3DESencryption-1

K.F. Altınok, A. Peker, C. Tezcan, A. Temizel, “GPU accelerated 3DES encryption”, Concurrency and Computation: Practice and Experience, doi:10.1002/cpe.6507, July 2021

paper-LPMNet Latent Part Modification and Generation-1

C. Ongun, A.Temizel, “LPMNet: Latent Part Modification and Generation for 3D Point Clouds”, Computers & Graphics, doi:10.1016/j.cag.2021.02.006, vol. 96, pp. 1-13, May 2021

paper-Deep learning for detection and segmentation of artefact and disease instances in gastrointestinal endoscopy-1

S. Ali, M. Dmitrieva, N. Ghatwary, S. Bano, G. Polat, A. Temizel, et al., “Deep Learning for Detection and Segmentation of Artefact and Disease Instances in Gastrointestinal Endoscopy”, Medical Image Analysis, doi:10.1016/j.media.2021.102002, vol. 70, May 2021

paper-Multi-modal Egocentric Activity Recognition using-1

M.A. Arabacı, F. Özkan, E. Surer, Peter Jancovic, A. Temizel, “Multi-modal Egocentric Activity Recognition using Multi-Kernel Learning”, Multimedia Tools and Applications, vol. 80 no. 11, pp. 16299–16328, doi:10.1007/s11042-020-08789-7, April 2021

paper-Imperceptible Adversarial Examples by Spatial Chroma-Shift-1

A. Aydin, D. Sen, B.T. Karli, O. Hanoglu, A. Temizel, “Imperceptible Adversarial Examples by Spatial Chroma-Shift”, ACM Multimedia 2021, Workshop on Adversarial Learning for Multimedia, Oct. 2021

paper-Generative Data Augmentation for Vehicle-1

H. Kumdakçı, C. Öngün, A. Temizel, “Generative Data Augmentation for Vehicle Detection in Aerial Images”, International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Workshop on Analysis of Aerial Motion, Jan. 2021