فایل ورد کامل تقسیم بندی معنایی پیش خور با ویژگی های کوچک نمایی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل تقسیم بندی معنایی پیش خور با ویژگی های کوچک نمایی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۴ صفحه

چکیده

ما به معرفی یک معماری پیش خور خالص برای قطعه بندی معنایی می پردازیم. ما عناصر تصویری کوچک (سوپر پیکسل ها) را جهت غنی کردن نمایش ویژگی های استخراج شده از یک مجموعه نواحی متداخل با افزایش دامنه نگاشت می کنیم. این نواحی با کوچک نمایی از حالت سوپر پیکسل نسبت به وضوح سطح تصویر به دست می آیند. این روش از ساختار آماری در تصویر و در فضای لیبل بدون اعمال مکانیزم های پیش بینی ساختاری صریح استفاده کرده و بنابراین از تداخل پیچیده و گران پرهیز می کند. از سوی دیگر سوپر پیکسل ها به وسیله یک شبکه چند لایه پیش خور دسته بندی می شوند. معماری ما به میانگین دقت %۶۹۶ در مجموعه آزمایش PASCAL VOC 2012 دست یافته است. 

۱ مقدمه 

ما یکی از وظایف دیدگاه مرکزی تحت عنوان قطعه بندی معنایی را در نظر می گیریم: تخصیص یک لیبل سطح دسته در یک تصویر به هر پیکسل. علی رغم توجهات صورت گرفته به این موضوع، اما همچنان به دلیل اثرات متقابل پیچیده بین عناصر تصویری مجاور و عناصر تصویری دور، اهمیت زمینه کلی و رابطه بین لیبلینگ معنایی و تشخیص سطح لحظه با چالش مواجه است. یک رویکرد معمول رایج مورد اشاره در بیشتر مراجع قطعه بندی مدرن آن است که باید قطعه بندی را به صورت یک وظیفه پیش بینی ساختاری اعمال کرد که اغلب به معنای استفاده از یک میدان تصادفی یا مدل ماشین بردار پشتیبانی ساختاری با پیچیدگی قابل توجه است. 

۵ نتیجه گیری

نکته اصلی این مقاله، بررسی گستره انجام لیبلینگ معنایی پیش خور سوپر پیکسل ها هنگام استفاده از ساختار ویژگی کوچک نمایی چند سطحی و آموزش دسته بندی کننده های غیر خطی (شبکه های عصبی چند لایه) با تلفات غیر متقارن است. نتایج جالب توجه به نظر می رسند: ما توانستیم از پیشرفت های قبلی در این موضوع علی رغم سادگی ظاهری روش ما و نبود نمایش صریح از ماهیت ساختاری وظیفه قطعه بندی پیشی بگیریم. نتیجه مهم دیگر این تحقیق آن است که ما در نهایت نشان داده ایم که قطعه بندی مانند قطعه بندی تصویر، وظایف تشخیص و دیگر وظایف می توانند از ایجاد شبکه های پیچیده عمیق بهره ببرند. 

عنوان انگلیسی:Feedforward semantic segmentation with zoom-out features~~en~~

Abstract

We introduce a purely feed-forward architecture for semantic segmentation. We map small image elements (superpixels) to rich feature representations extracted from a sequence of nested regions of increasing extent. These regions are obtained by “zooming out” from the superpixel all the way to scene-level resolution. This approach exploits statistical structure in the image and in the label space without setting up explicit structured prediction mechanisms, and thus avoids complex and expensive inference. Instead superpixels are classified by a feedforward multilayer network. Our architecture achieves 69.6% average accuracy on the PASCAL VOC 2012 test set.

۱ Introduction

We consider one of the central vision tasks, semantic segmentation: assigning to each pixel in an image a category-level label. Despite attention it has received, it remains challenging, largely due to complex interactions between neighboring as well as distant image elements, the importance of global context, and the interplay between semantic labeling and instance-level detection. A widely accepted conventional wisdom, followed in much of modern segmentation literature, is that segmentation should be treated as a structured prediction task, which most often means using a random field or structured support vector machine model of considerable complexity.

۵ Conclusions

The main point of this paper is to explore how far we can push feedforward semantic labeling of superpixels when we use multilevel, zoom-out feature construction and train nonlinear classifiers (multi-layer neural networks) with asymmetric loss. The results are perhaps surprising: we can far surpass previous state of the art, despite apparent simplicity of our method and lack of explicit representation of the structured nature of the segmentation task. Another important conclusion that emerges from this is that we finally have shown that segmentation, just like image classification, detection and other recognition tasks, can benefit from the advent of deep convolutional networks.

$$en!!