ویژگی های آگاه به محتوا برای قطعه بندی معنایی تصویر
نویسنده:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
قطعه بندی معنایی تصویر مبتنی بر شبکه های عصبی عمیق، از رویکردهای مهم محققان بینایی ماشین می باشد. در روش های مبتنی بر شبکه های عصبی عمیق، بطور کلی از یک شبکه پایه که برای کاربرد شناسایی تصویر، آموزش دیده است، بمنظور استخراج ویژگی از تصویر استفاده می شود. از آنجا که ابعاد ویژگی های خروجی از این شبکه های پایه کوچکتر از تصویر ورودی می باشد، لذا با اضافه کردن چندین لایه کانولوشنی به انتهای این شبکه های پایه، ابعاد ویژگی های خروجی از این شبکه ها را به اندازه ابعاد تصویر ورودی می رسانند. استفاده از ویژگی های محلی خروجی از شبکه های پایه، بدون در نظر گرفتن ارتباط کلی بین این ویژگی های محلی، منجر به قطعه بندی ضعیف و ناهموار می شود. بر این اساس، در این تحقیق واحدی با نام "واحد ویژگی های آگاه به محتوا" پیشنهاد می شود. این واحد با کمک ویژگی های محلی خروجی از شبکه های پایه، ویژگی های سطح-تصویر ایجاد می کند. واحد پیشنهادی را می توان در معماری های مختلف قطعه بندی معنایی تصویر قرار داد. در این تحقیق، با اضافه کردن واحد پیشنهادی CAF به معماری های پایه FCN و DeepLab-v3-plus، به ترتیب معماری های FCN-CAF و DeepLab-v3-plus-CAF پیشنهاد شده است. بمنظور آموزش معماری های پیشنهادی از دادگان PASCAL VOC2012 استفاده شده است. نتایج آزمایش ها نشان می دهد که معماری های پیشنهادی نسبت به معماری های پایه مربوطه، به ترتیب 7/2 و 81/1درصد بهبود دقت (mIoU) دارد.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
صفحات:
153 تا 164
لینک کوتاه:
magiran.com/p2171948
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!