Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
752272		Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak kıyafet uyum tespiti ve teşhisi / Outfit compatibility detection and diagnosis using deep learning methods Yazar:CANER BALIM Danışman: DOÇ. DR. KEMAL ÖZKAN Yer Bilgisi: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Derin öğrenme = Deep learning ; Kod çözücü = Decoder ; Moda = Fashion ; Uyum = Adaptation ; Öneri sistemleri = Suggestion systems	Onaylandı Doktora Türkçe 2022 87 s.
Geçmişte doğa şartlarına uyum için kullanılan kıyafet seçimi günümüzde insanların kişiliğini ve kendini anlatma biçimi haline gelmiştir. Bu nedenle moda ve kıyafet seçimi, saygın bir kişi olmayı amaçlayan kişilerin çoğunluğu tarafından takip edilen modern toplumun vazgeçilmez bir parçası konumundadır. Günümüzde moda, değeri 3 trilyon dolara yaklaşan dev bir endüstri haline gelmiştir. Özellikle son zamanlardaki teknolojik gelişmeler neticesinde yapay zeka üzerine yapılan devrim niteliğindeki çalışmalar, moda endüstrisindeki büyük kâr potansiyeli birleşince moda bilgisayar alanındaki araştırmacılar tarafından ilgiyle takip edilen bir alan haline gelmiştir. Araştırmacılar kıyafet eşleştirme, stil öğrenme, kıyafet uyumluluğu tespiti, kıyafet bölütleme ve kıyafet önerisi gibi alanlarda yaptıkları çalışmalarla moda yaşamımıza farklı bir anlayış getirmişlerdir. Bu tez çalışmasında kıyafet uyumluluğunu tespit ve teşhis edebilmek için iki yeni teknik önerilmiştir. Kıyafet uyum tespiti problemi girdi olarak verilen kıyafetlerin birbileri ile olan uyum durumunu uyumlu ya da uyumsuz olarak tahmin etmeye çalışırken, kıyafet uyum teşhisi problemi ise girdi olarak verilen bir kombindeki kıyafetlerin hem uyumluluğunun tespitini sağlamakta hem de eğer kıyafet uyumsuz ise neden uyumsuz olduğunun belirlenmesi sağlamaktadır. Tez çalışmasında sadece görüntüler üzerinden bir kanıya ulaşmak oldukça zor olduğu için vücut ve kıyafet bölütlemesi alanlarda da çalışmalar gerçekleştirilmiştir. Önerilen kıyafet uyumluluk teşhis sisteminin gerçekleşmesi için hem tez kapsamında hem de moda alanında yapılan farklı çalışmalarda kullanılmak üzere açık bir şekilde paylaşılan ModAI veri seti oluşturulmuştur. Sunulan yöntemlerin etkinliği farklı hiper parametrelerle test edilmiş ve literatürdeki mevcut yöntemlerle karşılaştırıldığında başarılı sonuçlar alındığı gözlemlenmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen sistemin hem kullanıcılar hem de moda alanında çalışan uzmanlar tarafından kullanılabilecek alternatif bir sistem olabileceğini göstermektedir.
The choice of clothing, which in the past was used to adapt to natural conditions, has now become a way of expressing people's personalities and selves. For this reason, fashion and clothing selection is an indispensable part of modern society, which is followed by the majority of people who aims to be respected person. Today, fashion has become a giant industry with a value approaching 3 trillion dollars. Especially as a result of recent technological developments, revolutionary studies on artificial intelligence combined with the huge profit potential in the fashion industry, fashion has become an area that is followed with interest by researchers in the field of computers. Researchers have brought a different understanding to our fashion life with their studies in areas such as outfit matching, learning style, outfit compatibility detection, outfit segmentation and outfit recommendation. In this thesis, two new techniques are proposed to detect and diagnose outfit compatibility. While the problem of outfit compatibility detection tries to detect the compatibility of the clothes given as input with each other as compatible or incompatible, the problem of outfit compatibility diagnosing both determines the compatibility of the clothes in a combination given as input and also determines why the clothes are incompatible with each other. In this thesis, studies were also carried out in the areas of body and clothing segmentation since it is very difficult to reach an opinion based on images alone. For the realization of the proposed outfit compatibility diagnosis system, an openly shared ModAI dataset has been created to be used both within the scope of this thesis and in different studies in the field of fashion. The effectiveness of the proposed methods was tested with different hyper-parameters and it was observed that successful results were obtained when compared with the existing methods in the literature. The experimental results show that the proposed system can be an alternative system that can be used by both users and experts in the fashion field.