Karmaşık ortamlarda göze çarpan nesne algılama için uçtan uca derin sinir ağı

Özet

Mevcut protokol, yeni bir uçtan uca göze çarpan nesne algılama algoritmasını açıklamaktadır. Karmaşık çevresel bağlamlarda göze çarpan nesne algılamanın hassasiyetini artırmak için derin sinir ağlarından yararlanır.

Özet

Göze çarpan nesne algılama, bilgisayarla görme alanında gelişen bir ilgi alanı olarak ortaya çıkmıştır. Bununla birlikte, hakim algoritmalar, karmaşık ve çok yönlü ortamlarda göze çarpan nesneleri tespit etmekle görevlendirildiğinde azalan hassasiyet sergiler. Bu acil endişenin ışığında, bu makale, karmaşık ortamlarda göze çarpan nesneleri tespit etmeyi amaçlayan uçtan uca bir derin sinir ağı sunmaktadır. Çalışma, karmaşık ortamlarda göze çarpan nesneleri tespit etmeyi amaçlayan uçtan uca bir derin sinir ağı sunuyor. Piksel düzeyinde çok ölçekli tam evrişimli ağ ve derin kodlayıcı-kod çözücü ağı olmak üzere birbiriyle ilişkili iki bileşenden oluşan önerilen ağ, nesne sınırı tanımlamasının doğruluğunu artırmak için derin ve sığ görüntü özellikleri kullanırken, çok ölçekli özellik haritalarında görsel kontrast üretmek için bağlamsal anlambilimi bütünleştirir. Tamamen bağlantılı bir koşullu rastgele alan (CRF) modelinin entegrasyonu, göze çarpan haritaların uzamsal tutarlılığını ve kontur tasvirini daha da geliştirir. Önerilen algoritma, SOD ve ECSSD veritabanlarındaki 10 çağdaş algoritmaya karşı kapsamlı bir şekilde değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonuçları, önerilen algoritmanın kesinlik ve doğruluk açısından diğer yaklaşımlardan daha iyi performans gösterdiğini ve böylece karmaşık ortamlarda göze çarpan nesne tespitindeki etkinliğini ortaya koyduğunu göstermektedir.

Giriş

Göze çarpan nesne algılama, arka plan bilgilerini bastırırken önemli görüntü bölgelerini hızla tanımlayarak insanın görsel dikkatini taklit eder. Bu teknik, görüntü kırpma¹, anlamsal segmentasyon² ve görüntü düzenleme³ gibi görevlerde bir ön işleme aracı olarak yaygın olarak kullanılmaktadır. Arka plan değiştirme ve ön plan çıkarma gibi görevleri kolaylaştırarak düzenleme verimliliğini ve hassasiyetini artırır. Ek olarak, hedef yerelleştirmeyi geliştirerek anlamsal segmentasyona yardımcı olur. Hesaplama verimliliğini artırmak ve belleği korumak için göze çarpan nesne algılama potansiyeli, önemli a....

Protokol

1. Deney düzeneği ve prosedürü

1. Önceden eğitilmiş VGG16 modelini yükleyin.
   NOT: İlk adım, önceden eğitilmiş VGG16 modelini Keras kitaplığından⁶ yüklemektir.
   1. PyTorch gibi popüler derin öğrenme kitaplıklarını kullanarak Python'da önceden eğitilmiş bir VGG16 modeli yüklemek için şu genel adımları izleyin:
      1. İthalat meşalesi. torchvision.models'i model olarak içe aktarın.
      2. Önceden eğitilmiş VGG16 modelini yükleyin. vgg16_model = models.vgg16(önceden eğitilmiş=Doğru).
      3. VGG16 modelinin özetinin "print(vgg16_model)" olduğundan emin olun.

Tartışmalar

Makale, karmaşık ortamlarda göze çarpan nesnelerin algılanması için özel olarak tasarlanmış uçtan uca bir derin sinir ağını tanıtmaktadır. Ağ, birbirine bağlı iki bileşenden oluşur: piksel düzeyinde çok ölçekli tam evrişimli ağ (DCL) ve derin kodlayıcı-kod çözücü ağ (DEDN). Bu bileşenler, çok ölçekli özellik haritalarında görsel kontrastlar oluşturmak için bağlamsal anlambilimi birleştirerek sinerjik olarak çalışır. Ek olarak, nesne sınırı tanımlamasının hassasiyetin.......

Malzemeler

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 .