الميزات المكانية السياقية الواعية بالاتجاه للكشف عن الظل

اكتشاف الظل هو مهمة أساسية وصعبة، حيث يتطلب فهم الدلالات العالمية للصورة وهناك خلفيات متنوعة حول الظلال. يقدم هذا البحث شبكة جديدة لاكتشاف الظل من خلال تحليل سياق الصورة بطريقة واعية بالاتجاه. لتحقيق ذلك، قمنا أولاً بتحديد آلية الانتباه الواعية بالاتجاه في شبكة عصبية متكررة فضائية (RNN) من خلال إدخال أوزان الانتباه عند جمع خصائص السياق الفضائي في الشبكة العصبية المتكررة. من خلال تعلم هذه الأوزان عبر التدريب، يمكننا استعادة السياق الفضائي الواعي بالاتجاه (DSC) لاكتشاف الظلال. تم تطوير هذا التصميم إلى وحدة DSC وإدراجه في شبكة CNN لتعلم خصائص DSC على مستويات مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم دالة الخسارة المتقاطعة ذات الأوزان لجعل التدريب أكثر فعالية. نحن نستخدم مجموعتين شائعتين من بيانات الاختبار المعيارية لاكتشاف الظل ونقوم بعدد من التجارب لتقييم شبكتنا. تظهر نتائج التجارب أن شبكتنا تتفوق على أفضل الأساليب الحالية وتحقق دقة بنسبة 97٪ وانخفاض بنسبة 38٪ في معدل الخطأ المتوازن.