DisplaceNet: التعرف على الأشخاص النازحين من الصور من خلال استغلال مستوى السيادة

كل عام، يُجبر ملايين الرجال والنساء والأطفال على مغادرة منازلهم للبحث عن مأوى من الحروب وانتهاكات حقوق الإنسان والمطاردة والكوارث الطبيعية. وقد بلغ عدد الأشخاص الذين تم تهجيرهم قسراً معدلًا قياسيًا بلغ 44,400 شخصًا يوميًا طوال عام 2017، مما رفع الإجمالي التراكمي إلى 68.5 مليون بحلول نهاية العام، متخطيًا إجمالي سكان المملكة المتحدة. يصل ما يصل إلى 85% من الأشخاص الذين تم تهجيرهم قسراً إلى العثور على مأوى في الدول ذات الدخل المنخفض والمتوسط، مما يتطلب زيادة المساعدات الإنسانية على مستوى العالم.لتخفيض كمية العمل اليدوي المطلوبة لتحليل الصور المتعلقة بحقوق الإنسان، نقدم DisplaceNet (ديسبلايسنت)، وهو نموذج جديد يستنتج الأشخاص المحتمل تهجيرهم قسراً من الصور عبر دمج مستوى السيطرة على الوضع وال تصنيف الشبكة العصبية التلافيفية التقليدية (CNN) في إطار واحد لتصنيف الصور. أظهرت النتائج التجريبية أن DisplaceNet يحقق زيادة في التغطية تصل إلى 4% - وهي نسبة مجموعة البيانات التي يمكن للتصنيف أن ينتج عنها تنبؤ - مقارنة باستخدام تصنيف CNN بمفرده. سيتم توفير مجموعة بياناتنا وكود البرمجة ونماذجنا المدربة عبر الإنترنت على الرابط التالي: https://github.com/GKalliatakis/DisplaceNet.