فایل ورد کامل تقسیم بندی معنایی تصویر با CRFهای کاملاً متصل و شبکه های پیچیده عمیق

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 تصویر با CRFهای کاملاً متصل و شبکه های پیچیده عمیق،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۶ صفحه

شبکه های عصبی مصنوعی عمیق (DCNNs) اخیرا وضعیت عملکرد هنری در وظایف بصری سطح بالا مانند طبقه بندی تصویر و تشخیص شی را نشان دادند .این کار روش های متفاوتی از DCNN ها و مدل های گرافیکی احتمالی برای رسیدگی به وظیفه طبقه بندی سطح پیکسل (همچنین “تقسیم بندی تصویر معنایی” نامیده می شود) را به ارمغان می آورد .ما نشان می دهیم که پاسخ ها در لایه نهاییDCNNs برای تقسیم بندی دقیق شیئ به اندازه کافی متمرکز نیستند. علت آن ویژگی های بسیار تغییرناپذیری ست که DCNNها را برای وظایف سطح بالا مناسب می سازد.ما با ترکیب پاسخ ها در لایه DCNN نهایی با یک فیلد تصادفی محرمانه کاملا متصل(CRF) بر این ویژگی محلی سازی نامرغوب شبکه های عمیق غلبه می کنیم. از لحاظ کیفیت، سیستم “DeepLab” ما قادر به محاسبه تقسیم مرزها به سطح دقت فراتر از روش های قبلی است . از لحاظ کیفیت ،روش ما جدیدترین حالت هنر را در PASCAL VOC-2012 وظیفه تقسیم بندی تصویر معنایی معین می کند، رسیدن به ۷۱.۶ دقت IOU در مجموعه آزمون. ما نشان می دهیم چگونه این نتایج را می توان به طور موثری به دست آورد: اهداف دقیق شبکه وکاربرد جدید از الگوریتم “سوراخ” از جامعه موجک محاسبه تراکم پاسخهای شبکه عصبی با ۸ فریم در ثانیه بر روی GPU مدرن را اجازه می دهد.

عنوان انگلیسی:

SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CONVOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CRFS

~~en~~ writers :

Liang-Chieh Chen

Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) have recently shown state of the
art performance in high level vision tasks, such as image classification and object
detection. This work brings together methods from DCNNs and probabilistic
graphical models for addressing the task of pixel-level classification (also called
”semantic image segmentation”). We show that responses at the final layer of
DCNNs are not sufficiently localized for accurate object segmentation. This is
due to the very invariance properties that make DCNNs good for high level tasks.
We overcome this poor localization property of deep networks by combining the
responses at the final DCNN layer with a fully connected Conditional Random
Field (CRF). Qualitatively, our “DeepLab” system is able to localize segment
boundaries at a level of accuracy which is beyond previous methods. Quantitatively,
our method sets the new state-of-art at the PASCAL VOC-2012 semantic
image segmentation task, reaching 71.6% IOU accuracy in the test set. We show
how these results can be obtained efficiently: Careful network re-purposing and a
novel application of the ’hole’ algorithm from the wavelet community allow dense
computation of neural net responses at 8 frames per second on a modern GPU.

$$en!!