مرحبًا: دمج الميزات الهرمي للكشف عن الهيكل العظمي

في الصور الطبيعية، قد تختلف مقاييس (السماكة) الهياكل العظمية للأجسام بشكل كبير بين الأجسام وأجزاء الجسم، مما يجعل اكتشاف هياكل الأجسام مشكلة صعبة. نقدم معمارية جديدة للشبكات العصبية التلافيفية (CNN) من خلال إدخال آلية تكامل ميزات هرمية جديدة، تُسمى Hi-Fi، لمعالجة مشكلة اكتشاف الهيكل العظمي. يمتلك النهج المقترح القائم على الشبكات العصبية التلافيفية قدرة قوية على تكامل الميزات متعددة المقاييس التي تستخلص بشكل جوهري الدلالات العليا من الطبقات الأعمق وكذلك التفاصيل الدنيا من الطبقات الأقل عمقاً.من خلال تكامل مستويات مختلفة من ميزات الشبكة العصبية التلافيفية بشكل هرمي مع إرشاد ثنائي الاتجاه، يتيح نهجنا (1) تعزيز الميزات عبر المستويات المختلفة بشكل متبادل، و(2) يتمتع بقدرة قوية على التقاط سياق الجسم الغني والتفاصيل عالية الدقة. أظهرت النتائج التجريبية أن طريقتنا تتفوق بشكل كبير على أفضل الأساليب الحالية في ما يتعلق بدمج فعال للميزات من مقاييس مختلفة للغاية، كما يتضح من التحسين الكبير في الأداء على عدة مقاييس مرجعية.