پالایش شرح گذاری مجموعه تصاویر با مقیاس بزرگ با یادگیری انتقالی در شبکه عصبی کانولوشنال عمیق
نویسندگان
چکیده مقاله:
فرآیند پالایش شرح گذاری تصاویر، رویکردی موثر در بهبود بازیابی تصاویر مبتنی بر برچسب میباشد. در شبکه های اجتماعی و موتورهای جستجو بسیاری از تصاویر دارای تگ های مبهم، ناقص و بی ارتباط با محتوا هستند. وجود این تگ های غیرقابل اعتماد، موجب کاهش دقت بازیابی تصاویر می شود. از اینرو در دهه اخیر، الگوریتم هایی با عنوان پالایش تگ (TR) مطرح شده‌اند که به رفع نویز و غنی‌سازی برچسب‌های تصاویر می‌پردازند. به منظور دستیابی به نتایج بهینه در TR، استخراج ویژگی هایی از تصویر که توصیف مناسبی از محتوای دیداری تصویر داشته باشند، تاثیر مستقیمی بر دقت فرآیند TR دارد. از جمله چالش های عمده در فرآیند پالایش شرح گذاری تصاویر، رسیدن به توصیفی مناسب و مرتبط با محتوای تصاویر میباشد. بدین منظور با توجه به کارآمدی فرآیند یادگیری عمیق در بسیاری از حوزه های پژوهشی، در این مقاله نیز به منظور استخراج ویژگی های کارآمد در تشابه دیداری تصاویر و ارتباط معنایی تصاویر با هم، از شبکه های عصبی کانولوشنال عمیق (DCNN) استفاده شده است. بهره گیری از فرآیند یادگیری انتقالی استفاده شده در DCNN مبتنی بر تصاویر ImageNet در توصیف و ایجاد ارتباط معنایی در مجموعه تصاویر با مقیاس بزرگ NUS-WIDE، بیانگر موثر بودن این رویکرد در کاربرد پالایش تگ تصاویر است.
منابع مشابه
اثر بربرین در تنظیم آستروسیتهای Gfap+ ناحیه هیپوکمپ موشهای صحرایی دیابتی شده با استرپتوزوتوسین
Background: Diabetes mellitus increases the risk of central nervous system (CNS) disorders such as stroke, seizures, dementia, and cognitive impairment. Berberine, a natural isoquinolne alkaloid, is reported to exhibit beneficial effect in various neurodegenerative and neuropsychiatric disorders. Moreover astrocytes are proving critical for normal CNS function, and alterations in their activity...
متن کاملاثر بربرین در تنظیم آستروسیتهای Gfap+ ناحیه هیپوکمپ موشهای صحرایی دیابتی شده با استرپتوزوتوسین
Background: Diabetes mellitus increases the risk of central nervous system (CNS) disorders such as stroke, seizures, dementia, and cognitive impairment. Berberine, a natural isoquinolne alkaloid, is reported to exhibit beneficial effect in various neurodegenerative and neuropsychiatric disorders. Moreover astrocytes are proving critical for normal CNS function, and alterations in their activity...
متن کاملشناسایی چهره بااستفاده از تنطیم دقیق شبکه های کانولوشنی عمیق و رویکرد یادگیری انتقالی
یادگیری عمیق، یکی از رویکردهای مورد توجه در یادگیری ماشین می باشد که شامل معماری های مهمی می باشد. شبکه کانولوشنی عمیق، یکی از معماری های مورد توجه در یادگیری عمیق می باشد که در پردازش های مربوط به تصاویر دیجیتالی کاربرد فراوانی پیدا کرده است. در این پژوهش، شبکه کانولوشنی Alexnet، به منظور شناسایی چهره در عکس های ورودی، مورد استفاده قرار گرفته است. تنظیم دقیق مدل از قبل تعلیم داده شده ی Alexnet...
متن کاملبررسی شبکه های عصبی کانولوشن عمیق جهت تشخیص سرطان پستان در تصاویر ترموگرافی
چکیده زمینه و هدف: سیستم‌های تشخیص Computer-aided design به طور گسترده در تشخیص افتراقی سرطان سینه استفاده می‌شوند. بنابراین بهبود دقت یک سیستم CAD به یکی از حوزه‌های مهم تحقیقاتی تبدیل شده‌است. در این مقاله به بررسی سیستم های CAD مبتنی بر شبکه های عصبی عمیق از نوع کانولوشن در جهت تشخیص سرطان پستان در تصاویر ترموگرافی پرداخته شد. روش بررسی: برای تحلیل مدل‌ها از پایگاه داده “Database...
متن کاملبهبود یادگیری در شبکه های عصبی کانولوشنال جهت تشخیص الگو
امروزه، پیشرفت درزمینه? مدارهای الکترونیک، باعث توجه دوباره به شبکه های عصبی مصنوعی با رویکردی جدید در یادگیری ماشین شده است. ارائه مدل هایی بر اساس عملکرد مغز پستانداران برای تشخیص الگوهای صدا و تصویر، دارای اهمیت بسیار بالایی شده است به همین منظور مدل های شبکه عصبی کانولوشنال ، با الهام گرفتن از سیستم بینایی مغز پستانداران ارائه شده اند. این شبکه ها عملکرد بسیار بالایی در تشخیص سریع الگو از خ...
منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 5 شماره 1
صفحات 39- 52
تاریخ انتشار 2018-05-22
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023