Виявлення об’єктів в процесі розпізнавання зображень за допомогою трансформерів

Автор(и)

  • Дмитро Миронюк Львівський національний університет імені Івана Франка, Україна
  • Богдан Благітко Львівський національний університет імені Івана Франка, Україна
  • Ігор Заячук Інститут прикладних проблем механіки і математики ім. Я.С. Підстригача НАН України, Україна

DOI:

https://doi.org/10.32626/2308-5916.2022-23.83-90

Анотація

Проаналізовано сучасні методи виявлення об’єктів в процесі розпізнавання зображень за допомогою технології трансформера.

Означено переваги та недоліки різних методів. Створено власну мережу на основі трансформера DETR від FAIR team, проаналізовано його роботу. Зроблено порівняння продуктивності трансформерних мереж із оптимізованими архітектурами згорткових нейронних мереж.

В процесі досліджень були використані засоби хмарних обчислень, графічні процесори, кластери Інтернету речей або вбудовані мікропроцесорні системи.

Для забезпечення високої точності детектора об’єктів та результатів виявлення в реальному часі на різних типах пристроїв розроблено ефективний детектор об’єктів і необхідна техніка для масштабування моделі.

Поетапно проілюстровано процес навчання моделі трансформера.

Посилання

Carion N., Massa F., Synnaeve G., Usunier N., Kirillov A., Zagoruyko S. End-to-End Object Detection with Transformers. arXiv: 2005.12872v3 [cs.CV] 28 May 2020. P. 1-26. URL: https://arXiv.org/pdf/2005.12872.pdf.

Chien-Yao Wang, Alexey Bochkovskiy, Hong-Yuan Mark Liao. Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network. arXiv: 2011.08036v2 [cs.CV] 22 Feb 2021. P. 1-10. URL: https://arXiv.org/pdf/2011.08036.pdf.

Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. arXiv: 2016.1506.01497v3 [cs.CV] 6 Jan 2016. P. 1-14. URL: https://arXiv.org/pdf/1506.01497.pdf.

Goodfellow I., Bengio Yo., Courville A. Deep Learning. A MIT Press Book. MIT Press. 2016. 716 p.

DETR: End-to-End Object Detection with Transformers. URL: https://github.com/facebookresearch/detr

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-10-24

Номер

2022: Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки. Випуск 23

Розділ

Статті

Ліцензія

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).