Derin öznitelikler ile anlambilimsel görüntü bölütleme
Künye
Sünetci, S. & Ateş, H. F. (2018). Semantic image segmentation with deep features. Paper presented at the 26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2018, 1-4. doi:10.1109/SIU.2018.8404257Özet
Derin evrişimsel sinir ağları (ESA) pek çok sınıflandırma probleminde olduğu gibi anlambilimsel görüntü bölütlemede de çok ciddi başarı göstermiştir. Fakat derin ağların eğitilmesi hem zaman alıcıdır hem de geniş bir eğitim veri kümesine ihtiyaç duymaktadır. Bir veri kümesinde eğitilen ağın başka bir görev ya da veri kümesine uygulanabilmesi için transfer öğrenme ile yeniden eğitilmesi gerekmektedir. Transfer öğrenmeye alternatif olarak ağ katmanlarından çıkarılan öznitelik vektörleri doğrudan sınıflandırma amaçlı kullanılabilir. Bu bildiride genel ESA mimarilerinden elde edilen özniteliklerin eğitim gerektirmeyen bir görüntü etiketleme yönteminde kullanılmasının sınıflandırma başarımına katkısı incelenmiştir. Derin ağlarda ‘öğrenilmiş’ öznitelikler ile SIFT gibi ‘el yapımı’ özniteliklerin birlikte kullanılmasının etiketleme doğruluğunu artırdığı gösterilmiştir. Varolan ön eğitimli ağların kullanılması sayesinde önerilen yaklaşım herhangi bir veri kümesinde yeniden eğitime gerek olmadan kolayca uygulanabilmektedir. Önerilen yöntem iki veri kümesinde test edilmiş ve etiketleme doğruluğu benzer yöntemlerle karşılaştırmalı olarak sunulmuştur. Deep convolutional neural networks (CNN) have shown significant success in many classification problems including semantic image segmentation. However training of deep networks is time consuming and requires large training datasets. A network trained in one dataset could be applied to another task or dataset through transfer learning and retraining. As an alternative to transfer learning, feature vectors that are extracted from network layers could be directly used for classification purposes. In this paper we investigate the improvement in classification performance when features extracted from generic CNN architectures are used in an image labeling algorithm that does not require training. We show that the use of 'learned' features from deep networks together with 'hand-crafted' features such as SIFT increases the labeling accuracy. Since existing pre-trained networks are used, the proposed approach could be easily applied to any dataset without any retraining. The proposed method is tested in two datasets and labeling accuracies are compared with similar existing methods.
Kaynak
26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2018İlgili Öğeler
Başlık, yazar, küratör ve konuya göre gösterilen ilgili öğeler.
-
A parametric approach to construct two-variable positive real impedance functions for the real frequency design of mixed lumped-distributed matching networks
Aksen, Ahmet; Pınarbaşı, Hacı; Yarman, Bekir Sıddık Binboğa (IEEE, 2004)In this paper, a parametric approach to construct two-variable positive real driving point impedance functions characterizing lossless ladder networks with mixed lumped and distributed elements is presented. The proposed ... -
Odaklanan nöron
Çam, İlker; Tek, Faik Boray (IEEE, 2017-06-27)Geleneksel yapay sinir ağında topoloji eğitim sırasında değişebilecek esnekliğe sahip değildir. Ağda her bir nöron ve bağımsız bağlantı katsayıları çözüm işlevinin bir parçasıdır. Bu bildiride önerdiğimiz odaklanabilir ... -
Reflectance data model with mixed lumped and distributed elements for wireless communication systems
Yarman, Bekir Sıddık Binboğa; Şengül, Metin; Kılınç, Ali; Aksen, Ahmet (IEEE, 2005)In this paper, a new method is presented to model the given reflectance data obtained from a "passive one-port physical device", as a lossless two port consists of lumped and distributed elements. Basis of the new method ...