Scillain: Görüntü Tanıma için Bir Sinir Ağı Mimarisi

Scillain, görüntü tanıma görevlerini yerine getirmek için tasarlanmış bir tür sinir ağı mimarisidir. Görüntülerde özellik tespiti için yaygın olarak kullanılan bir yöntem olan Ölçekle Değişmeyen Özellik Dönüşümü (SIFT) algoritmasını temel alır.

SIFT algoritması, bir görüntüdeki anahtar noktaları tespit ederek ve ardından bir dizi özellik tanımlayıcı kullanarak bu anahtar noktaları tanımlayarak çalışır. . Bu özellik tanımlayıcıları daha sonra görüntüyü bir veritabanındaki diğer görüntülerle karşılaştırmak için kullanılır.

Scillain, özellik tanımlayıcılarını öğrenmek için önceden tanımlanmış bir set kullanmak yerine bir sinir ağı kullanarak bu fikri bir adım daha ileri götürür. Bu, ağın, geleneksel özellik algılama yöntemleriyle kolayca yakalanamayan daha karmaşık ve soyut özellikleri öğrenmesine olanak tanır.

Scillain mimarisi, bir giriş katmanı, bir evrişim katmanı, bir havuz katmanı ve bir tam bağlantılı katman dahil olmak üzere çeşitli katmanlardan oluşur. Giriş katmanı ham görüntü verilerini alırken, evrişim katmanı önemli noktaları ve özellikleri tespit etmek için görüntüye bir dizi filtre uygular. Havuzlama katmanı, özellik haritalarının uzamsal boyutlarını azaltır ve tamamen bağlantılı katman, sınıflandırma için kullanılır.

Scillain'in, nesne algılama, yüz tanıma ve sahne anlama dahil olmak üzere çeşitli görüntü tanıma görevlerinde etkili olduğu gösterilmiştir. Ayrıca diğer sinir ağı mimarileriyle karşılaştırıldığında nispeten hızlı ve verimlidir, bu da onu gerçek zamanlı görüntü tanıma uygulamaları için iyi bir seçim haline getirir.