مجموعة سياقية كبيرة لتصنيف وكشف وعد السيارات باستخدام التعلم العميق

لقد أنشأنا مجموعة كبيرة ومتنوعة من السيارات من صور جوية، وهي مفيدة لتدريب نموذج تعلم عميق على تصنيفها تصنيفًا ثنائيًا، وكشفها وعدّها. سيتم جعل المجموعة وكل المواد ذات الصلة متاحة للعامة. تحتوي المجموعة على محتوى سياقي يساعد في تحديد الأهداف الصعبة. نقوم بتجسيد التصنيف والكشف عن هذه المجموعة باستخدام شبكة عصبية نطلق عليها اسم ResCeption. تجمع هذه الشبكة بين التعلم البواقي (residual learning) وطبقات من نوع Inception، وتُستخدم لعد السيارات بنظرة واحدة. هذا هو طريقة جديدة لعد الأشياء بدلاً من تحديد الموقع أو تقدير الكثافة. إنها دقيقة بشكل معقول، سريعة وسهلة التنفيذ. بالإضافة إلى ذلك، فإن طريقة العد ليست خاصة بالسيارات أو المشاهد. سيكون من السهل تدريب هذه الطريقة لعد أنواع أخرى من الأشياء، ويحتاج العد فوق مشاهد جديدة إلى أي إعداد إضافي أو افتراضات حول مواقع الأشياء.