الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: كشف الكائنات
-
انتباه متعدد المقاييس قائم على SED-YOLO لاكتشاف الأجسام الصغيرة في الاستشعار عن بعد
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث SED-YOLO، وهي نسخة محسنة من نموذج YOLOv5s مصممة خصيصًا لاكتشاف الأجسام الصغيرة في صور الاستشعار عن بُعد، مع معالجة التحديات التي تطرحها ضوضاء الصورة والخلفيات المزدحمة. تشمل الابتكارات الرئيسية دمج الالتفاف المتقطع القابل للتبديل (SAC) في الشبكة الأساسية لتحسين استخراج الميزات، وتنفيذ آلية الانتباه متعددة المقاييس الفعالة (EMA) لتسهيل تعلم الميزات متعددة…
-
مسح شامل لنماذج كشف الكائنات الخفيفة المعتمدة على التعلم العميق للأجهزة الطرفية
2024 | المؤلف: Payal Mittal | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول هذه الدراسة تطوير نماذج كشف الكائنات الخفيفة المعتمدة على التعلم العميق والمُحسّنة للأجهزة الطرفية، استجابةً للطلب المتزايد على نماذج دقيقة وسريعة ومنخفضة الكمون. توفر الدراسة نظرة شاملة على طرق كشف الكائنات الخفيفة الحديثة، موضحةً الهياكل الأساسية المستخدمة عادةً، مثل ShuffleNet و MobileNetV2. تناقش الورقة عمليات التدريب والاستدلال ذات الصلة بتطبيقات التعلم العميق على الأجهزة…
-
YOLO-غرناطة: نموذج يولو خفيف الوزن مع انتباه لاكتشاف ثمار الرمان
2024 | المؤلف: Jifei Zhao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث خوارزمية خفيفة الوزن جديدة، YOLO-Granada، مصممة للكشف عن الرمان في الوقت الحقيقي خلال فترة نموه. تعتمد هذه الخوارزمية على نسخة محسنة من إطار عمل You Only Look Once النسخة 5 (YOLOv5) وتستخدم شبكة ShuffleNetv2 الخفيفة كعمود فقري لاستخراج الميزات. تشمل التحسينات الرئيسية دمج الالتفافات المجمعة ووحدة انتباه الكتلة الالتفافية (CBAM)، والتي تعمل معًا…
-
YOLO الديناميكي لاكتشاف الأجسام الصغيرة تحت الماء
2024 | المؤلف: Jie Chen وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول البحث التحديات المتعلقة بالكشف عن الأجسام الصغيرة في البيئات تحت الماء، وهو جانب حاسم من استكشاف البحار. لمواجهة هذه المشكلة، يقترح المؤلفون كاشف ديناميكي خفيف الوزن يعتمد على YOLO، والذي يتضمن شبكة عظمية تعتمد على الالتفاف القابل للتشويه v3 مصممة خصيصًا لتعزيز الكشف عن الأجسام الصغيرة. يقدم البحث إطار عمل موحد لدمج الميزات يستخدم…
-
BoostTrack: تعزيز مقياس التشابه وثقة الكشف لتحسين تتبع الأجسام المتعددة
2024 | المؤلف: Vukasin D. Stanojevic وآخرون | المجلة: Machine Vision and Applications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذا القسم، يتناول المؤلفون التحديات المتعلقة بالكشف غير الموثوق به وتبديل الهوية في تتبع الأجسام المتعددة (MOT). يقدمون BoostTrack، وهي طريقة جديدة للتتبع من خلال الكشف تتضمن تحسينات خفيفة الوزن لتحسين أداء التتبع. تشمل الابتكارات الرئيسية درجة ثقة الكشف-التتبع التي تقيس التشابه لتفضيل الأزواج عالية الثقة، وإدخال مسافة ماهالانوبس وتشابه الشكل للتخفيف من الغموض…
-
MINet: شبكة تفاعلية متعددة المقاييس للكشف عن الكائنات البارزة في الوقت الحقيقي لعيوب سطح الفولاذ المدلفن
2024 | المؤلف: Kunye Shen وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Industrial Informatics | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا للكشف الآلي عن عيوب السطح في الإنتاج الصناعي، مع معالجة قيود الطرق الحالية المعتمدة على البروز، والتي غالبًا ما تتضمن أحجام معلمات كبيرة وتكاليف حسابية عالية. لتعزيز كفاءة الكشف، يقدم المؤلفون وحدة تفاعلية متعددة المقاييس (MI) تستخدم الالتفاف العمقي (DWConv) والالتفاف النقطي (PWConv) لاستخراج الميزات المستقلة والدمج التفاعلي عبر مقاييس…