Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U009278, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи RCF-ST: СТРУКТУРНЕ НАЛАШТУВАННЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖИ З НАСИЧЕНІШИМИ ЗГОРТКОВИМИ ОЗНАКАМИ ДЛЯ ВИДІЛЕННЯ КОНТУРІВ НА ЗОБРАЖЕННЯХ РЕАЛЬНИХ СЦЕН Автор Полякова М. В.Polyakova M. V. Дата публікації 04-01-2024 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/296231 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис Актуальність. Розглянуто проблему автоматизації виділення контурів на зображеннях реальних сцен в інтелектуальних системах. Предметом дослідження є згорткові нейронні мережі глибокого навчання для виділення контурів на зображеннях реальних сцен. Метою дослідження є підвищення якості виділення контурів на зображеннях реальних сцен шляхом структурного налаштування архітектури нейронної мережі з насиченішими згортковими ознаками. Метод. Для автоматизації проектування архітектури нейронної мережи, що впливає на якість виділення контурів зображень, в роботі застосовано структурне налаштування. Обчислювальні витрати на структурне налаштування незрівнянно менші порівняно з пошуком нейронної архітектури, але потрібна більш висока кваліфікація дослідника, і отримане рішення буде субоптимальним. У цьому дослідженні послідовно застосовано спочатку деструктивний, а потім конструктивний підхід до структурного налаштування архітектури базової нейронної мережі RCF. Згідно конструктивному підходу для розширення мережі простої архітектури додаються приховані шари, вузли та з’єднання. Деструктивний підхід з мережі складної архітектури видаляє приховані шари, вузли та з’єднання щоб спростити мережу. Структурне налаштування нейронної мережі RCF з насиченішими згортковими ознаками включає: (1) зменшення кількості згорткових шарів; (2) зменшення кількості згорток у згорткових шарах; (3) видалення на кожному етапі сигмоїдної функції активації з подальшим обчисленням функції втрат; (4) додавання шарів пакетної нормалізації після згорткових шарів; (5) додавання функції активації ReLU після шарів пакетної нормалізації. Отримана нейронна мережа RCF-ST потребує масштабування початкових кольорових зображень до заданого розміру перед поданням на вхід мережі. Доцільність кожного із запропонованих етапів структурного налаштування мережі досліджувано шляхом оцінки якості виділення контурів за допомогою елементів матриці помилок та критерія Претта. Доцільність структурного налаштування нейронної мережі в цілому оцінено шляхом її порівняння з відомими з літератури методами за допомогою Optimal Dataset Scale та Optimal Image Scale. Результати. Запропоновану згорткову нейронну мережу програмно реалізовано та досліджено для розв’язання завдання виділення контурів на зображеннях реальних сцен. Запропоновані етапи структурного налаштування можна використовувати під час обґрунтованого проектування архітектури нейронної мережі для розв’язання інших завдань штучного інтелекту. Висновки. Отримана мережа RCF-ST дозволяє підвищити якість виділення контурів на зображеннях. Мережа RCF-ST характеризується значно меншою кількістю параметрів у порівнянні з мережею RCF, що дозволяє знизити ресурсоспоживання мережі. Крім того, мережа RCF-ST забезпечує підвищення завадостiйкості видiлення контурiв на фоні текстури. Додано в НРАТ 2026-02-27 Закрити