End-to-End-Deep Neural Network zur Erkennung von markanten Objekten in komplexen Umgebungen

Zusammenfassung

Das vorliegende Protokoll beschreibt einen neuartigen End-to-End-Algorithmus zur Erkennung von auffälligen Objekten. Es nutzt tiefe neuronale Netze, um die Präzision der Erkennung von auffälligen Objekten in komplizierten Umgebungskontexten zu verbessern.

Zusammenfassung

Die Erkennung hervorstechender Objekte hat sich zu einem aufstrebenden Interessengebiet im Bereich der Computer Vision entwickelt. Die vorherrschenden Algorithmen weisen jedoch eine verminderte Präzision auf, wenn sie mit der Erkennung hervorstechender Objekte in komplizierten und facettenreichen Umgebungen beauftragt sind. Angesichts dieses dringenden Anliegens stellt dieser Artikel ein tiefes neuronales End-to-End-Netzwerk vor, das darauf abzielt, hervorstechende Objekte in komplexen Umgebungen zu erkennen. Die Studie stellt ein tiefes neuronales End-to-End-Netzwerk vor, das darauf abzielt, hervorstechende Objekte in komplexen Umgebungen zu erkennen. Das vorgeschlagene Netzwerk besteht aus zwei miteinander verbundenen Komponenten, nämlich einem Pixel-Level-Multiscale-Full-Convolutional-Network und einem tiefen Encoder-Decoder-Netzwerk, und integriert kontextuelle Semantik, um visuellen Kontrast über Multiskalen-Feature-Maps hinweg zu erzeugen, während tiefe und flache Bildmerkmale verwendet werden, um die Genauigkeit der Objektgrenzenidentifikation zu verbessern. Die Integration eines vollständig verbundenen CRF-Modells (Conditional Random Field) verbessert die räumliche Kohärenz und Konturabgrenzung von Salient Maps weiter. Der vorgeschlagene Algorithmus wird ausführlich anhand von 10 zeitgenössischen Algorithmen in den SOD- und ECSSD-Datenbanken evaluiert. Die Evaluierungsergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Algorithmus andere Ansätze in Bezug auf Präzision und Genauigkeit übertrifft und damit seine Wirksamkeit bei der Erkennung hervorstechender Objekte in komplexen Umgebungen belegt.

Einleitung

Die Erkennung von auffälligen Objekten ahmt die menschliche visuelle Aufmerksamkeit nach und identifiziert schnell wichtige Bildbereiche, während Hintergrundinformationen unterdrückt werden. Diese Technik wird häufig als Vorverarbeitungswerkzeug bei Aufgaben wie dem Zuschneiden von Bildern¹, der semantischen Segmentierung² und der Bildbearbeitung³ eingesetzt. Es rationalisiert Aufgaben wie das Ersetzen des Hintergrunds und die Extraktion des Vordergrunds und verbessert die Bearbeitungseffizienz und -präzision. Darüber hinaus hilft es bei der semantischen Segmentierung, indem es die Ziellokalisieru....

Protokoll

1. Versuchsaufbau und Ablauf

1. Laden Sie das vortrainierte VGG16-Modell.
   HINWEIS: Der erste Schritt besteht darin, das vortrainierte VGG16-Modell aus der Keras-Bibliothek⁶ zu laden.
   1. Um ein vortrainiertes VGG16-Modell in Python mit gängigen Deep-Learning-Bibliotheken wie PyTorch (siehe Materialtabelle) zu laden, führen Sie die folgenden allgemeinen Schritte aus:
      1. Brenner importieren. Importieren Sie torchvision.models als Modelle.
      2. Laden Sie das vortrainierte VGG16-Modell. vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True).
      3. Stellen Sie sic....

Diskussion

Der Artikel stellt ein tiefes neuronales End-to-End-Netz vor, das speziell für die Erkennung von markanten Objekten in komplexen Umgebungen entwickelt wurde. Das Netzwerk besteht aus zwei miteinander verbundenen Komponenten: einem Pixel-Level-Multiscale-Fully-Convolutional-Network (DCL) und einem tiefen Encoder-Decoder-Netzwerk (DEDN). Diese Komponenten arbeiten synergetisch zusammen und integrieren kontextuelle Semantik, um visuelle Kontraste in Multiskalen-Feature-Maps zu erzeugen. Darüber hinaus nutzen sie sowohl ti.......

Materialien

Name	Company	Catalog Number	Comments
Matlab	MathWorks	Matlab R2016a	MATLAB's programming interface provides development tools for improving code quality maintainability and maximizing performance. It provides tools for building applications using custom graphical interfaces. It provides tools for combining MATLAB-based algorithms with external applications and languages
Processor	Intel	11th Gen Intel(R) Core (TM) i5-1135G7 @ 2.40GHz	64-bit Win11 processor
Pycharm	JetBrains	PyCharm 3.0	PyCharm is a Python IDE (Integrated Development Environment) a list of required python: modulesmatplotlib skimage torch os time pydensecrf opencv glob PIL torchvision numpy tkinter
PyTorch	Facebook	PyTorch 1.4	PyTorch is an open source Python machine learning library , based on Torch , used for natural language processing and other applications.PyTorch can be viewed both as the addition of GPU support numpy , but also can be viewed as a powerful deep neural network with automatic derivatives .