اكتشاف المرآة بكفاءة من خلال التعلم غير المتجانس متعدد المستويات

نقدم شبكة HetNet (الشبكة المتعددة المستويات والغير المتجانسة)، وهي شبكة كشف مرآة ذات كفاءة عالية. تركز الطرق الحالية للكشف عن المرآة بشكل أكبر على الأداء أكثر من الكفاءة، مما يحد من التطبيقات الزمنية الحقيقية (مثل الطائرات بدون طيار). يعود سبب نقص الكفاءة إلى التصميم الشائع الذي يتبنى وحدات متجانسة على مستويات مختلفة، مما يتجاهل الاختلاف بين مستويات الخصائص المختلفة. بالمقابل، تقوم HetNet بتحديد المناطق المرآتية المحتملة في البداية من خلال الفهم الأولي (مثل التباين في الشدة) ومن ثم تجمع هذه المعلومات مع الفهم العميق (مثل عدم الاستمرارية السياقية) لإكمال التوقعات. لتحقيق الكشف الدقيق والفعال عن المرآة، تتبع HetNet هندسة فعالة تحصل على معلومات محددة في مراحل مختلفة لكشف المرآة. كما نقترح وحدة متعددة الاتجاهات تعتمد على التباين الشدتي (MIC) ووحدة المنطق السيمانتيكي للانعكاس (RSL)، والتي يتم تجهيزها في HetNet لتنبؤ المناطق المرآتية المحتملة من خلال الفهم الأولي وتحليل المنطق السيمانتيكي للمواقف من خلال الفهم العميق، على التوالي. عند المقارنة مع أفضل الطرق الحالية، تعمل HetNet بنسبة أسرع بمقدار 664٪ وتحقق زيادة في الأداء بمتوسط 8.9٪ على MAE، 3.1٪ على IoU، و2.0٪ على F-measure في كل من مقاييس كشف المرآة.请注意，这里的术语翻译如下：- HetNet: الشبكة المتعددة المستويات والغير المتجانسة- Multi-level Heterogeneous Network: الشبكة المتعددة المستويات والغير المتجانسة- Mirror detection: كشف المرآة- Homogeneous modules: الوحدات المتجانسة- Low-level understandings: الفهم الأولي- Intensity contrasts: التباين في الشدة- High-level understandings: الفهم العميق- Contextual discontinuity: عدم الاستمرارية السياقية- Multi-orientation intensity-based contrasted module (MIC): وحدة متعددة الاتجاهات تعتمد على التباين الشدتي (MIC)- Reflection semantic logical module (RSL): وحدة المنطق السيمانتيكي للانعكاس (RSL)- MAE: Mean Absolute Error (متوسط الخطأ المطلق)- IoU: Intersection over Union (تقاطع فوق الاتحاد)- F-measure: قياس F希望这些术语的翻译对您有帮助。如果有任何其他问题，请随时告知！