ناقشت كلية التربية للعلوم الصرفة بجامعة البصرة رسالة ماجستير حول( تحسين تجزئة الصورة الدلالية باستخدام نموذجU-Net)
وتضمنت الرسالة التي قدمتها الباحثة (سارة كامل حسين )
أصبح التقسيم الدلالي للصور الجوية والمدن تدريجياً مشكلة ساخنة في رؤية الكمبيوتر ، وهذا يعني تعيين تسمية لكل بكسل في المنطقة لإعطاء دلالات لجميع مناطق الصورة. ومع ذلك ، فإن تقسيم الفئات المتعددة مثل المباني والطرق والنباتات والمركبات لا يزال يمثل مشكلة صعبة. نظرًا لتداخل المبنى ، والطرق مع بعضها البعض ، والظروف الجوية ، والمقاييس المختلفة ، والدقة العالية للصور ، فإن كل هذه المشكلات تشكل تحديات كبيرة.
لمعالجة هذه المشكلات المتعلقة بالدقة الضعيفة والمقاييس المتعددة في فئات مختلفة ، اقترحنا طريقة تحتوي على خطوتين. تتمثل الخطوة الأولى في استخدام نموذج U-Net الذي يتكون من مسار الانكماش encoder)) ، ومسار التوسيع (decoder) مع skip connections التي تم إنشاؤها عبر decoder block في شكل حرف U. يشكل مسار الانكماشencoder)) الجانب الأيسر من صورة التمثيل ، ويقل حجم الصورة بينما يزداد عدد القنوات. هذا بسبب الاختزال ، الالتفاف ، وعملية التجميع القصوى. في مسار التوسيع (decoder) ، على الجانب الأيمن من صورة التمثيل ، يتناقص عدد القنوات بينما يزداد حجم الصورة بسبب عمليات الاختزال والالتفاف. تتمثل الخطوة الثانية في استخدام الحقل العشوائي الشرطي (CRFs)
الهدف من الرسالة :
لتحسين دقة التجزئة الدلالية لقاعدتي بيانات ، والتي تعمل كمعالجة لاحقة ، يتم إجراؤها على تسميات الفئات التي تعتبر تسميات مستقلة.تم الحصول على نتائج عالية من خلال مقارنة النتائج مع نتائج البحوث السابقة.
اهم الاخبار
الاكثر مشاهدة
