Kompleksowa głęboka sieć neuronowa do wykrywania istotnych obiektów w złożonych środowiskach

Summary

Obecny protokół opisuje nowatorski algorytm wykrywania istotnych obiektów. Wykorzystuje głębokie sieci neuronowe w celu zwiększenia precyzji wykrywania istotnych obiektów w skomplikowanych kontekstach środowiskowych.

Abstract

Wykrywanie istotnych obiektów stało się rosnącym obszarem zainteresowania w dziedzinie widzenia komputerowego. Jednak dominujące algorytmy wykazują zmniejszoną precyzję, gdy mają za zadanie wykrywanie istotnych obiektów w skomplikowanych i wieloaspektowych środowiskach. W świetle tego palącego problemu, w niniejszym artykule przedstawiono kompleksową głęboką sieć neuronową, której celem jest wykrywanie istotnych obiektów w złożonych środowiskach. W badaniu przedstawiono kompleksową głęboką sieć neuronową, której celem jest wykrywanie istotnych obiektów w złożonych środowiskach. Proponowana sieć, składająca się z dwóch powiązanych ze sobą komponentów, a mianowicie wieloskalowej sieci konwolucyjnej na poziomie pikseli oraz głębokiej sieci kodera-dekodera, integruje semantykę kontekstową w celu uzyskania kontrastu wizualnego na wieloskalowych mapach obiektów, wykorzystując jednocześnie głębokie i płytkie cechy obrazu w celu poprawy dokładności identyfikacji granic obiektów. Integracja w pełni połączonego modelu warunkowego pola losowego (CRF) dodatkowo zwiększa spójność przestrzenną i wyznaczanie konturów na istotnych mapach. Proponowany algorytm jest szeroko oceniany pod kątem 10 współczesnych algorytmów w bazach danych SOD i ECSSD. Wyniki oceny pokazują, że proponowany algorytm przewyższa inne podejścia pod względem precyzji i dokładności, potwierdzając tym samym jego skuteczność w wykrywaniu istotnych obiektów w złożonych środowiskach.

Introduction

Wykrywanie istotnych obiektów naśladuje ludzką uwagę wzrokową, szybko identyfikując kluczowe obszary obrazu, jednocześnie tłumiąc informacje tła. Technika ta jest szeroko stosowana jako narzędzie do wstępnego przetwarzania w zadaniach takich jak przycinanie obrazów¹, segmentacja semantyczna² i edycja obrazu³. Usprawnia zadania, takie jak zastępowanie tła i wyodrębnianie pierwszego planu, poprawiając wydajność i precyzję edycji. Dodatkowo pomaga w segmentacji semantycznej poprzez poprawę lokalizacji docelowej. Potencjał wykrywania istotnych obiektów w zakresie zwiększenia wydajności obliczeniowej i....

Protocol

1. Konfiguracja i procedura eksperymentalna

1. Załaduj wstępnie wytrenowany model VGG16.
   UWAGA: Pierwszym krokiem jest załadowanie wstępnie wytrenowanego modelu VGG16 z biblioteki Keras⁶.
   1. Aby załadować wstępnie wytrenowany model VGG16 w języku Python przy użyciu popularnych bibliotek uczenia głębokiego, takich jak PyTorch (zobacz tabelę materiałów), wykonaj następujące ogólne kroki:
      1. Importuj pochodnię. Zaimportuj torchvision.models jako modele.
      2. Załaduj wstępnie wytrenowany model VGG16. vgg16_model = models.vgg16(pretrained=T....

Results

To badanie przedstawia kompleksową głęboką sieć neuronową składającą się z dwóch uzupełniających się sieci: wieloskalowej, w pełni konwolucyjnej sieci na poziomie pikseli oraz głębokiej sieci kodera-dekodera. Pierwsza sieć integruje semantykę kontekstową w celu uzyskania kontrastów wizualnych z wieloskalowych map obiektów, rozwiązując problem stałych pól recepcyjnych w głębokich sieciach neuronowych w różnych warstwach. Druga sieć wykorzystuje zarówno głębokie, jak i płytkie funkcje obrazu, aby złagodzić problem rozmytyc.......

Discussion

W artykule przedstawiono kompleksową głęboką sieć neuronową zaprojektowaną specjalnie do wykrywania istotnych obiektów w złożonych środowiskach. Sieć składa się z dwóch połączonych ze sobą komponentów: wieloskalowej sieci konwolucyjnej (DCL) na poziomie pikseli oraz sieci głębokiego kodera i dekodera (DEDN). Komponenty te działają synergicznie, włączając semantykę kontekstową w celu generowania kontrastów wizualnych na wieloskalowych mapach obiektów. Ponadto wykorzystują zarówno głębokie, jak i płytkie cechy obrazu, aby .......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Matlab	MathWorks	Matlab R2016a	Interfejs programistyczny MATLAB zapewnia narzędzia programistyczne poprawiające jakość kodu, łatwość konserwacji i maksymalizujące wydajność. Zapewnia narzędzia do tworzenia aplikacji przy użyciu niestandardowych interfejsów graficznych. Zapewnia narzędzia do łączenia algorytmów opartych na MATLAB z zewnętrznymi aplikacjami i językami
Procesor	Intel	Intel(R) Core(TM) i5-1135G7 @ 2,40 GHz	64-bitowy Win11 11. generacji
Pycharm	JetBrains	PyCharm 3.0	PyCharm to IDE Pythona (zintegrowane środowisko programistyczne) lista wymaganych python: modulesmatplotlib skimage torch os time pydensecrf opencv glob PIL torchvision numpy tkinter
PyTorch	Facebook	PyTorch 1.4	PyTorch to biblioteka uczenia maszynowego Python o otwartym kodzie źródłowym oparta na Torch , używana do przetwarzania języka naturalnego i innych aplikacji. PyTorch może być postrzegany zarówno jako dodatek obsługa GPU numpy , ale może być również postrzegany jako potężna głęboka sieć neuronowa z automatycznymi pochodnymi .