Tespit ve analiz için mükemmel performansa sahip yeni bir konsepte dayalı bir yapay zeka modelinin geliştirilmesi

Yapay Zeka tabanlı sinir ağının yapısı. Kredi bilgileri: DGIST

Yapay zekanın bir alt alanı olan derin öğrenmede son zamanlardaki kayda değer ilerleme ve performans artışına paralel olarak bu alanda aktif araştırma ve uygulamalar yapılmaktadır. Özellikle endüstriyel uygulamalar için artan bir talep olmuş ve çok çeşitli alanların alansal görüntüleri elde edilmiştir. Ancak bu hava görüntülerinde görüntü özelliklerini temsil eden alanlar, görüntülerin çekildiği zamana ve görüntülerin çekildiği şehrin konumu ve özelliklerine bağlı olarak farklılık göstermektedir. Hava görüntülerinin ilgili durumlarda farklı etki alanları olduğunda, belirli nesneleri algılamak için görüntüleri kullanmak veya her biri farklı bir alana sahip çeşitli hava görüntülerini birleştiren fotoğraflardaki bireysel görüntüleri tahmin etmek daha zor olacaktır.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için, Prof. Hwang, bu sorunun, hava görüntülerinin ağ parametrelerinin değişkenlerini çoklu etki alanına sahip ince ayar yaparak çözülebileceğini varsaydı. Sonuç olarak, araştırma ekibi bir binayı hava görüntülerinden doğru bir şekilde bölebildi ve farklı alanlara sahip alan görüntülerinde bir binayı hassas bir şekilde tespit edebildi. Ek olarak, ekip, üretici hasım ağlarının (GAN’lar) yapısını kullanarak, yapay zeka sinir ağının parametrelerini, fotoğraflanan görüntülere alan girişlerini eşleştirmek için kendi başına ayarlayabilen, alana uyarlanabilir bir sinir ağı geliştirdi.

Bina algılama algoritması (bölümleme) farklı alanların hava görüntülerine uygulandığında, yapay sinir ağını eğitmek için kullanılan alanlar da dahil olmak üzere binaların konumu, sınırı ve şekli doğru bir şekilde tespit edildi.

Prof. Jae Youn Hwang, “Bu araştırmada geliştirilen sinir ağı yeni ve her alana göre uyarlanabilir ayarlama yeteneğine sahip” yorumunu yaptı. “Önerilen yöntemdeki iyileştirmelerle, araştırmanın bulgularının, uzaktan algılama ve tıbbi görüntüleme gibi çeşitli alanlara uygulama ile yapay zekanın daha da geliştirilmesi üzerinde olumlu bir etkiye sahip olması bekleniyor.”

Bu araştırmaya ilk yazar olarak bir doktora öğrencisi olan Kyungsu Lee katılmıştır. Ayrıca, bu araştırmanın sonuçları, Uluslararası Bilgisayarla Görme Konferansı (ICCV) 2021, bilgisayarla görme ve yapay zeka alanındaki en prestijli konferans.


Görsel tanıma yapay zekasının performansını ikiye katlama


Daha fazla bilgi:
Konferans: iccv2021.thecvf.com/home

DGIST (Daegu Gyeongbuk Bilim ve Teknoloji Enstitüsü) tarafından sağlanmıştır.

Alıntı: Çeşitli görüntülerdeki (2021, 23 Kasım) nesneleri algılamak ve analiz etmek için bir yapay zeka modelinin geliştirilmesi, 23 Kasım 2021’de https://techxplore.com/news/2021-11-artificial-intelligence-images.html adresinden alınmıştır.

Bu belge telif haklarına tabidir. Özel çalışma veya araştırma amaçlı herhangi bir adil işlem dışında, yazılı izin alınmadan hiçbir bölüm çoğaltılamaz. İçerik yalnızca bilgi amaçlı sağlanmıştır.





#Çeşitli #görüntülerdeki #nesneleri #algılamak #analiz #etmek #için #bir #yapay #zeka #modelinin #geliştirilmesi