O'LCHAMGA XOS DETEKTORLAR GURUHIDAN FOYDALANGAN HOLDA SUN'IY YO'LDOSH TASVIRIDAN BINOLARNI ANIQLASH
Abstract
So'nggi yillarda konvolyutsion neyron tarmoqlari (KNT) binolarni aniqlash vazifalarida juda yuqori samaradorlikni ko'rsatmoqda. Ko'p yutuqlarga erishilgan bo'lsa-da, o'tmishda yaxshi ko'rib chiqilmagan ikkita jihat bor: bino hajmining keng o'zgarishini qanday hal qilish va yo'llar kabi kontekst ma'lumotlarini qanday qilib yaxshi birlashtirish kerak. Ushbu savollarga javob berish uchun biz oddiy, lekin samarali ko'p vazifali modelni taklif qilamiz. Model bir nechta detektorlarni o'rganadi, ularning har biri ma'lum bir o'lchamdagi binolarga bag'ishlangan. Bundan tashqari, model kontekst ma'lumotlaridan bir vaqtning o'zida binolarni aniqlash vazifasi bilan birga yo'lni ko’chirish vazifasini o'rgatish orqali bilvosita foydalanadi. Yo'l ekstraktori boshqa oldindan o'rgatilgan KNT dan bilimlarni to'plash orqali o'qitiladi, mashg'ulotlarda yo'llar uchun hech qanday yorliq kerak emas. Tajribalarimiz shuni ko'rsatadiki, taklif qilingan model binolarni aniqlashning aniqligini sezilarli darajada yaxshilaydi.
References
Chuqur neyron tarmoqlar bilan izlarni qurish segmentlarini ajratish uchun ko'p vazifalarni o'rganish. arXiv preprint arXiv:1709.05932, 2017. 1
I.Demir, K. Koperski, D. Lindenbaum, G. Pang, J. Huang, S. Basu, F. Xyuz, D. Tuia va R. Raskar. Deepglobe 2018: Yerni sun'iy yo'ldosh tasvirlari orqali tahlil qilish muammosi. arXiv preprint arXiv:1805.06561, 2018. 1, 2, 3
R. Xamaguchi, A. Fujita, K. Nemoto, T. Imaizumi va S. Hikosaka. Masofaviy zondlash tasvirlarida kichik ob'ekt misollarini segmentlash uchun kengaytirilgan konvolyutsiyalardan samarali foydalanish. 2018-yilda IEEE Qishki Konferentsiyasi Kompyuter Vision ilovalari (WACV), 2018. 3
G. Xinton, O. Vinyals va J. Din. Neyron tarmoqdagi bilimlarni distillash. NIPS 2014 Deep Learning Workshop, 2014. 1
V. Iglovikov, S. Mushinskiy va V. Osin. Chuqur konvolyutsion neyron tarmog'idan foydalangan holda sun'iy yo'ldosh tasviri xususiyatini aniqlash: Kaggle musobaqasi. arXiv preprint arXiv:1706.06169, 2017. 1
E. Maggiori, Y. Tarabalka, G. Charpiat va P. Alliez. Masofadan zondlash tasvir tasnifi uchun to'liq konvolyutsion neyron tarmoqlar. 2016 IEEE xalqaro geofan va masofadan zondlash simpoziumi (IGARSS), 2016. 1
O. Ronneberger, P. Fisher va T. Broks. U-net: biotibbiy tasvir segmentatsiyasi uchun konvolyutsion tarmoqlar. MICCAI, 234–241-betlar, 2015. 2
S. Saito, T. Yamashita va Y. Aoki. Konvolyutsion neyron tarmoqlari yordamida havo tasviridan bir nechta ob'ektni olish. Imaging Science and Technology jurnali, 60, 2016. 1
J. Yuan. Konvolyutsion tarmoqlardan foydalangan holda havo sahnalarida binolarni avtomatik ravishda qazib olish. arXiv preprint arXiv:1602.06564, 2016. 1
