論文の概要: Hybrid Optimized Deep Convolution Neural Network based Learning Model
for Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00869v1
- Date: Wed, 2 Mar 2022 04:39:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-04 04:38:33.443223
- Title: Hybrid Optimized Deep Convolution Neural Network based Learning Model
for Object Detection
- Title（参考訳）: ハイブリッド最適化型深層畳み込みニューラルネットワークによる物体検出学習モデル
- Authors: Venkata Beri
- Abstract要約: 物体の識別はコンピュータビジョンにおける最も基本的で難しい問題の1つである。
近年,ディープラーニングに基づく物体検出技術が大衆の関心を集めている。
本研究では,自律型物体検出システムを構築するために,独自のディープラーニング分類手法を用いる。
提案するフレームワークは検出精度0.9864であり、現在の技術よりも高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Object identification is one of the most fundamental and difficult issues in
computer vision. It aims to discover object instances in real pictures from a
huge number of established categories. In recent years, deep learning-based
object detection techniques that developed from computer vision have grabbed
the public's interest. Object recognition methods based on deep learning
frameworks have quickly become a popular way to interpret moving images
acquired by various sensors. Due to its vast variety of applications for
various computer vision tasks such as activity or event detection,
content-based image retrieval, and scene understanding, academics have spent
decades attempting to solve this problem. With this goal in mind, a unique deep
learning classification technique is used to create an autonomous object
detecting system. The noise destruction and normalising operations, which are
carried out using gaussian filter and contrast normalisation techniques,
respectively, are the first steps in the study activity. The pre-processed
picture is next subjected to entropy-based segmentation algorithms, which
separate the image's significant areas in order to distinguish between distinct
occurrences. The classification challenge is completed by the suggested Hybrid
Optimized Dense Convolutional Neural Network (HODCNN). The major goal of this
framework is to aid in the precise recognition of distinct items from the
gathered input frames. The suggested system's performance is assessed by
comparing it to existing machine learning and deep learning methodologies. The
experimental findings reveal that the suggested framework has a detection
accuracy of 0.9864, which is greater than current techniques. As a result, the
suggested object detection model outperforms other current methods.
- Abstract（参考訳）: 物体識別はコンピュータビジョンにおける最も基本的かつ困難な問題の1つである。
多数の確立されたカテゴリからオブジェクトインスタンスを実画像で発見することを目的としている。
近年,コンピュータビジョンから発達した深層学習に基づく物体検出技術が大衆の関心を集めている。
ディープラーニングフレームワークに基づく物体認識手法は,様々なセンサが取得した移動画像の解釈方法として急速に普及している。
アクティビティやイベント検出、コンテンツベースの画像検索、シーン理解といった様々なコンピュータビジョンタスクに対する幅広い応用により、学者たちはこの問題を解決しようと何十年も費やしてきた。
この目標を念頭に置いて、独自のディープラーニング分類技術を用いて、自律的な物体検出システムを構築する。
ガウスフィルタとコントラスト正規化技術を用いて, 騒音破壊と正規化処理をそれぞれ行うことが, 研究活動の第一段階である。
次に、前処理された画像はエントロピーに基づくセグメンテーションアルゴリズムにより、画像の重要な領域を分離し、異なる発生を区別する。
分類チャレンジは、提案されたHybrid Optimized Dense Convolutional Neural Network (HODCNN)によって完了する。
このフレームワークの主な目標は、収集された入力フレームから異なる項目の正確な認識を支援することである。
提案システムの性能は,既存の機械学習手法とディープラーニング手法を比較して評価する。
実験の結果,提案フレームワークの検出精度は0.9864であり,現行技術よりも高いことがわかった。
その結果、提案するオブジェクト検出モデルは、他の現在の手法よりも優れている。
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