|
Cnn-ga asoslangan yondashuv Ko'p miqyosli xususiyatni ajratib olish moduli
|
| bet | 5/8 | | Sana | 09.03.2023 | | Hajmi | 224.12 Kb. | | #44722 |
Bog'liq Convolution 33934.pptx, Фaхриддин фикрнома, JAMIYAT VA SHAXS PSIXOLOGIYA, Asliddin Hoshimov, web sahifa web sayt va web dizayn tu, KEYS (2)4. Tajribalar
Ushbu bo'limda biz birinchi navbatda foydalanilgan ma'lumotlar to'plami va baholash ko'rsatkichlari bilan tanishamiz. Keyin Metro Platformasi ma'lumotlar to'plamida o'tkazilgan tajribalar batafsil bayon qilinadi. Ular taklif etilayotgan usul metro platformasida yo'lovchilarni hisoblashda qo'llanilishi mumkinligini tasdiqlaydi. Keyin biz o'z uslubimizni umumlashtirish qobiliyatini isbotlash uchun to'rtta standart ma'lumotlar to'plamidagi zamonaviy usullar bilan taqqoslaymiz. Va nihoyat, bizning usulimizda qo'llaniladigan tavsiya etilgan MFEM samaradorligini isbotlash uchun ablasyon tadqiqotlari haqida xabar beramiz.
4.1. Ma'lumotlar to'plami
Biz oʻz uslubimizni toʻrtta ommaga ochiq olomonni hisoblash benchmark maʼlumotlar toʻplamida hamda ushbu maqola uchun toʻplangan maʼlumotlar toʻplamida baholadik (Metro platformasi): ShanghaiTech [ 12 ] A qismi va B qismi, UCF-QNRF [ 39 ] va UCF-CC-50 [ 24 ].
ShanghaiTech. ShanghaiTech ma'lumotlar to'plami [ 12 ] tomonidan ishlab chiqilgan va 1198 ta tasvirni o'z ichiga oladi, 330,165 izohli odamlar. Ushbu ma'lumotlar to'plamidagi har bir rasm boshqa nuqtai nazarga ega. Ushbu ma'lumotlar to'plami ikki qismdan iborat: 482 ta rasmdan iborat A qism va 716 ta rasmdan iborat B qism. Olomon zichligi A va B qismlari orasida sezilarli darajada farq qiladi, bu esa olomonni aniq baholashni qiyinlashtiradi. A qismidagi rasmlar tasodifiy internetdan to'plangan, B qismi esa ko'cha ko'rinishidan olingan tasvirlarni o'z ichiga oladi. Biz mualliflar tomonidan taqdim etilgan o'quv va sinov to'plamidan foydalandik; Shunday qilib, bizda mashg'ulotlar uchun 300 ta rasm va A qismida sinov uchun 182 ta rasm va B qismida o'qitish uchun 400 ta rasm va sinov uchun 316 ta rasm mavjud edi.
UCF-QNRF. Barchamizga ma’lumki, UCF-QNRF 2018-yilda [ 39 ] hisobotida e’lon qilingan olomonni hisoblash sohasidagi eng katta va eng keng tarqalgan ma’lumotlar to‘plamidir. Bu ma’lumotlar to‘plami 1,251,642 kishini aks ettirgan 1535 ta tasvirni o‘z ichiga oladi, ularning bosh markazlari izohlangan, jumladan, 1201 tasi. o'quv to'plamidagi tasvirlar va test to'plamidagi 334 ta rasm. Turli xil ko'rinishlar, zichlik va yorug'likdagi o'zgarishlarni o'z ichiga olgan turli xil sahnalar mavjud. Ruxsat ShanghaiTech ma'lumotlar to'plamidan yuqori. Bu ushbu ma'lumotlar to'plamini yanada aniqroq qiladi va tasvirdagi odamlar sonini hisoblashda qiyinroq qiladi.
|
| |
