TRUY VẤN ẢNH SỬ DỤNG RS-TREE VÀ MẠNG HỌC SÂU R-CNN

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thị Vĩnh Thanh Lê, Thị Quỳnh Hương Nguyễn, Thế Thành Văn

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Sư phạm TP Hồ Chí Minh, 2023

Mô tả vật lý: tr.842

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 347128

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Trong bài báo này, một mô hình tìm kiếm ảnh sử dụng cấu trúc RS-Tree và mạng học sâu Faster R-CNN được đề xuất nhằm nâng cao hiệu suất truy vấn ảnh. Trong mô hình này, các công việc sau được thực hiện: (1) cấu trúc RS-Tree được cải tiến thuật toán tách nút để nâng cao hiệu quả gom cụm các véc-tơ đặc trưng của tập ảnh đa đối tượng
(2) mạng học sâu Faster R-CNN được sử dụng để phát hiện và phân loại các đối tượng trên hình ảnh
(3) các hộp giới hạn chứa đối tượng trên ảnh được trích xuất đặc trưng cấp thấp và lưu trữ trên cấu trúc RS-Tree
Với mỗi ảnh đầu vào, hệ thống phát hiện và phân loại từng đối tượng bằng mạng học sâu Faster R-CNN
trích xuất véc-tơ đặc trưng cấp thấp
thực hiện truy vấn ảnh tương tự dựa trên cấu trúc RS-Tree. Thực nghiệm được thực hiện trên bộ ảnh đa đối tượng MS-COCO gồm 5000 ảnh với độ chính xác là 77.39%. Kết quả thực nghiệm được so sánh với các công trình khác trên cùng bộ ảnh nhằm đánh giá tính đúng đắn của mô hình đề xuất.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR