HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

إعادة النظر في هيكل الهرم الصوري للكشف عن الأشياء البارزة بدقة عالية

Taehun Kim Kunhee Kim Joonyeong Lee Dongmin Cha Jiho Lee Daijin Kim

الملخص

اكتشاف الكائنات البارزة (SOD) كان محور اهتمام مؤخرًا، ومع ذلك تم دراسته بشكل أقل بالنسبة للصور ذات الدقة العالية (HR). للأسف، فإن الصور ذات الدقة العالية و Annotations على مستوى البكسل تكون بالتأكيد أكثر استنزافًا للجهد وأطول وقتًا مقارنة بالصور ذات الدقة المنخفضة (LR) وال Annotations. لذلك، نقترح إطار عمل SOD قائم على الهرم الصوري، وهو شبكة إعادة بناء الهرم العكسي للكائنات البارزة (InSPyReNet)، للتنبؤ بـ HR دون الحاجة إلى أي من مجموعات البيانات ذات الدقة العالية. صممنا InSPyReNet لإنتاج هيكل هرمي صارم لخريطة الكائنات البارزة، مما يتيح دمج نتائج متعددة باستخدام تقنية دمج الهرم الصوري. بالنسبة للتنبؤ بـ HR، صممنا طريقة دمج هرمي تجمع بين هرمين صوريين مختلفين من زوج من LR و HR من نفس الصورة للتغلب على الاختلاف في المجال الاستقبالي الفعال (ERF). تظهر تقييماتنا الواسعة على مقاييس SOD العامة والحدودية أن InSPyReNet يتفوق على الأساليب الرائدة (SotA) في مجموعة متنوعة من مقاييس SOD ودقة الحدود.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp