Nesne Tabanlı Görüntü Alma – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Nesne Tabanlı Görüntü Alma için Gelişmiş Teknikler
CBIR teknikleri, birçok yönden geleneksel erişim tekniklerinden ayrılmaktadır. En uygun olanlardan ikisi, CBIR’nin bir şekilde öznel bir süreç olmasıdır, çünkü belirli bir görüntü için araçlarının farklı kullanıcılar için farklı yorumları olabilir; ve görüntü veri tabanının boyutu genellikle büyük olduğundan ve heterojen bilgiler içerdiğinden, görüntü alımı genellikle hesaplama açısından pahalı bir süreçtir.
Bu özel yönler nedeniyle, CBIR’nin sonuçları nesnel olarak yargılanamaz, insan algısı dikkate alınmalıdır. Ek olarak, CBIR’de optimal çözümleri bulmak için kapsamlı bir araştırma yapmak mümkün değildir ve bu nedenle bazı optimal olmayan çözümler seçilecektir.
CBIR’nin benzersiz yönleri nedeniyle, nesne tabanlı temsil ve açıklama, sözde düşük seviyeli öznitelik tabanlı görüntü almada bile kullanılmalıdır, ancak bu çalışmalarda nesne tanıma açıkça yapılmaz ve anlamsal bilgi açıkça yapılmaz.
Tipik bir örnek, şekil özellikleri genellikle tek tek nesnelerden çıkarıldığı için şekil tabanlı almadır. Buna karşılık, renk özellikleri ve dokusal özellikler genellikle görüntünün tamamını bir birim olarak alarak elde edilir. Bu bakış açısından, şekil tabanlı alma, renk tabanlı alma ve doku tabanlı almadan zaten daha yüksek bir seviyededir.
Kısmi eşleşmelere izin verilen ve benzerlik puanına ilişkin çıktıların sağlanabildiği bir diğer örnek ise yapısal sorgulama modelidir. Bu tür bir geri alma, tek tek nesneler ve görüntülerdeki bileşenler arasındaki ilişkilere dayanır. Görsel taslak ile sorgulamada, kullanıcılar bir nesne koleksiyonu çizerek bir sahne çizerler. (Bu nesnelerin bir sahneyi tam olarak tanımlayabileceği varsayılır.) Örneğin, nesneler önce tanımlanır ve ardından bir aramada kullanılır.
İçerik Tabanlı Görüntü Almada Güncel Nesne Tabanlı Teknikler
Şu anda, araştırmacılar açık semantik ararlar ve makaleler, insanlar, yerler ve şeyler gibi insanlarda ortak olan üst düzey açıklamaları kullanırlar. Genel olarak, CBIR’nin performansını semantik tabanlı sorgulamaya kadar geliştirmek için üst düzey özelliklerin çok önemli olduğu kabul edilir. Bu amaçla, nesne tabanlı içerik analizi, özellikle anlamsal olarak anlamlı nesneleri görüntülerden bölümlere ayıran bölümleme önemli bir adımdır.
Tam bir görüntü anlayışı, görüntü nesnelerini ve bunların ilişkilerini yorumlamakla başlamalıdır. Nesneler, uygun bilgi doğrultusunda daha fazla tanımlanabilir. Örneğin, kavram çıkarımı için kurallara dayalı bazı nesne dilbilgileri önerilmiştir. Alan bilgisi mevcut olduğunda, nesneler, nesne bölgelerinin açık bir şekilde belirlenmesi olmadan bile sınıflandırılabilir.
Görüntülerden üst düzey betimlemeler çıkarmak ve düşük düzeyli öznitelikler ile insanların görüntü içeriklerini anlamaları arasındaki boşluğu doldurmak için, aşamalı görüntü analizine ulaşmak için görüntünün tamamını hiyerarşik bir yapı ile betimleyen teknikler önerilmiştir.
Görüntülerin içerikleri, özellik düzeyinde içerik, nesne düzeyinde içerik ve sahne düzeyinde içerik dahil olmak üzere üç seviyeli içerik temsili ve bölge seviyesi, algısal bölge seviyesi dahil olmak üzere beş seviyeli temsil gibi farklı seviyelerde temsil edilebilir. nesne parçası düzeyi, nesne düzeyi ve sahne düzeyi. Buradaki sorun, bu seviyelerin verimli ve etkili bir şekilde nasıl uygulanacağıdır.
Bir görüntüden semantik bilgi çıkarmak için başka bir yön, düşük seviyeli görsel özellikleri yüksek seviye semantik ile eşleştirmektir. Başka bir deyişle, anlamsal boşluğu doldurmak için, kullanıcı daha yüksek seviyeli bilgi koyarken, geri alma sisteminin düşük seviyeli özelliklerle çalışmasını sağlar.
İki tipik yöntem, uygunluk geri bildirimi ve semantik görsel şablonlar kullanarak sorgu isteklerini optimize etmek ve etkileşimli arayüzler kullanarak görüntülerin içeriğini aşamalı olarak yorumlamaktır. Her iki yaklaşımda da, insanlar görüntülerden anlamsal bilgi çıkarmada bilgisayarlardan çok daha iyi olduklarından, alaka düzeyi geri bildirimi önemli bir rol oynar.
Bölütleme
Segmentasyon Yapay Zeka
U-Net nedir
Su altı görüntülemede kullanılır
Görüntü bölütleme Python
Semantik segmentasyon nedir
U-net Deep Learning
NESNE TABANLI GÖRÜNTÜ ELDE ETME İÇİN ANA TEKNİKLER
Genel Bir Paradigma
Genel olarak, insanlar görüntü veritabanlarından bahsederken üç soyutlama düzeyi ayırt eder: ham veri düzeyi, özellik düzeyi ve anlamsal düzey. Ham veriler, piksel matrisi biçimindeki orijinal görüntülerdir. Özellik düzeyi, görüntünün piksel desenlerinin bazı önemli özelliklerini gösterir.
Anlamsal düzey, görüntülerdeki tanımlanmış nesnelerin anlamlarını tanımlar. Anlamsal seviyenin bir bütün olarak bir görüntünün anlamını da tanımlaması gerektiğini unutmayın. Böyle bir anlam, nesnelerin analizi ve görüntülerin anlaşılmasıyla elde edilebilir.
Yukarıdaki tartışmalara göre, görüntü verilerinin verimli bir şekilde işlenmesi için çok katmanlı bir yaklaşım kullanılmalıdır. Katmanların sayısı ve bu katmanların tanımları ve işlevleri farklı yaklaşımlarda bazı farklılıklar gösterse de, nesne tabanlı görüntü alımı için bazı temel adımlar ortaktır.
Öncelikle nesneler belirlenmelidir. İki önemli görev aşağıdaki gibidir:
1. Anlamlı bölgelerin çıkarılması: Görüntü alımını nesnelere dayandırabilmek için öncelikle nesnelerle ilgili ilginç bölgelerin ayıklanması gerekir. Bu süreç, ham veri seviyesini özellik seviyesi ile ilişkilendirir.
2. İlginç nesneleri tanımlayın: Çıkarılan bölgelere göre (algısal) özellikler çıkarılmalı ve gerekli nesneler belirlenebilir. Bu, özellik seviyesinden nesne seviyesine kadar olan adıma karşılık gelir. Görüntülerdeki nesneler tanımlandıktan sonra, nesneler ilkel olarak kullanılarak daha fazla erişim gerçekleştirilebilir.
İki görev aşağıdaki gibidir:
1. Tanımlanan nesnelerin eşleştirilmesi: Tanımlanan her nesne için, uygun tanımlama için uygun özellikler ve nitelikler seçilmelidir. Nesne eşleştirme ve ilişki eşleştirme gibi görüntüler arasındaki eşleştirme daha sonra gerçekleştirilir.
2. Geri almada geri bildirim yapmak: Bu, insan zekasını tanıtmak ve insan semantiğini geri alma sürecine dahil etmektir.
Aşağıdaki bölümlerde, her bir görev için geliştirilmiş bazı teknikler tanıtılmaktadır.
Nesneleri Tanımlama Teknikleri
Çıkarılan bölgelerden bazı algısal özellikler elde edilebilir. Bu, insan algıları açısından neyi temsil ettiklerini “tanımaya” yardımcı olabilir. Bir yinelemeli prosedür bu prensibi kullanır ve tanımayı bir eğitim ve test prosedürüne dönüştürür.
Problemi daha basit hale getirmek için, verilen bir görüntü veritabanında sonlu tipte ilginç nesnelerin olduğu varsayılır. Aslında, tek bir uygulamada yalnızca sınırlı görüntü içeriği dikkate alındığından, bu gereksinim pratikte çoğu zaman karşılanabilir. Nesne tanıma daha sonra yinelemeli bir şekilde gerçekleştirilir. Bu süreçte bağlam temelli bilgiler elde edilecek ve doğru tanıma sonucuna ulaşılmasına yardımcı olunacaktır.
Görüntülerin farklı yönlerini yakalamak için genellikle birden çok özellik kullanılır. Bir açıklamadaki her özelliğin oranı eğitimle belirlenir. Aydınlatma koşulları ve nesne görünümlerinin çeşitliliği nedeniyle aynı kategoriye ait nesneler farklı görsel yönlere sahip olabilir.
Bu sorunu çözmek için eğitim setindeki en önemli nesneler seçilecek ve önemsiz olanlar atılacaktır. Bu tanıma süreci, nihai tanıma sonucu kabul edilebilir olana kadar tekrar edilebilir (bazı ön bilgilere göre, görüntü kompozisyonu açısından). Bu yinelemeli prosedürle, bağlam temelli bilgi kademeli olarak geliştirilir ve doğru tanıma sonucuna kademeli olarak yaklaşılır.
Bölütleme Görüntü bölütleme Python Segmentasyon Yapay Zeka Semantik segmentasyon nedir Su altı görüntülemede kullanılır U-net Deep Learning U-Net nedir