論文の概要: High-resolution power equipment recognition based on improved
self-attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03518v1
- Date: Mon, 6 Nov 2023 20:51:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 17:52:42.147334
- Title: High-resolution power equipment recognition based on improved
self-attention
- Title（参考訳）: 自己注意改善に基づく高分解能電力機器認識
- Authors: Siyi Zhang, Cheng Liu, Xiang Li, Xin Zhai, Zhen Wei, Sizhe Li, Xun Ma
- Abstract要約: 本稿では,この問題に適した自己注意型ネットワークの改良について紹介する。
提案モデルは,基礎的ネットワーク,領域提案ネットワーク,対象領域の抽出とセグメント化のためのモジュール,最終的な予測ネットワークの4つの重要なコンポーネントから構成される。
ディープ・セルフアテンション・ネットワークの予測メカニズムは、画像の意味的コンテキストをユニークに取り入れ、認識性能を大幅に改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.24310344443672
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The current trend of automating inspections at substations has sparked a
surge in interest in the field of transformer image recognition. However, due
to restrictions in the number of parameters in existing models, high-resolution
images can't be directly applied, leaving significant room for enhancing
recognition accuracy. Addressing this challenge, the paper introduces a novel
improvement on deep self-attention networks tailored for this issue. The
proposed model comprises four key components: a foundational network, a region
proposal network, a module for extracting and segmenting target areas, and a
final prediction network. The innovative approach of this paper differentiates
itself by decoupling the processes of part localization and recognition,
initially using low-resolution images for localization followed by
high-resolution images for recognition. Moreover, the deep self-attention
network's prediction mechanism uniquely incorporates the semantic context of
images, resulting in substantially improved recognition performance.
Comparative experiments validate that this method outperforms the two other
prevalent target recognition models, offering a groundbreaking perspective for
automating electrical equipment inspections.
- Abstract（参考訳）: 変圧器画像認識の分野では,変圧器検査の自動化が注目されている。
しかし,既存のモデルではパラメータ数が制限されているため,高解像度画像を直接適用することはできない。
この課題に対処するため,本論文では,この問題に適した深層自己注意ネットワークの改良について紹介する。
提案モデルは,基本ネットワーク,地域提案ネットワーク,対象領域の抽出とセグメント化のためのモジュール,最終予測ネットワークの4つの主要コンポーネントからなる。
本論文の革新的アプローチは, 部分ローカライゼーションと認識のプロセスを切り離して, ローカライゼーションのための低分解能画像と認識のための高分解能画像とを区別するものである。
さらに、深層自己注意ネットワークの予測機構は、画像の意味的文脈を独自に取り入れ、認識性能を大幅に改善する。
比較実験により、この手法は他の2つの一般的な目標認識モデルよりも優れており、電気機器の点検を自動化するための画期的な視点を提供する。
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