ارائه یک الگوریتم آبشاری برای بهبود سرعت و دقت یک سیستم شناسایی نوع و مدل خودرو
الموضوعات :
محسن بيگلري
1
(دانشگاه صنعتی شاهرود)
سیدعلی سلیمانی
2
(دانشگاه صنعتی شاهرود)
حمید حسن‌پور
3
(دانشگاه صنعتی شاهرود)
الکلمات المفتاحية: شناسایی دانه‌ریز اشیا شناسایی نوع و مدل وسیله نقلیه VMMR پردازش آبشاری الگوریتم آبشاری,
ملخص المقالة :
در دهه اخیر، مطالعات بسیاری بر روی طبقه‌بندی دانه‌ریز اشیا صورت گرفته است. در این نوع طبقه‌بندی گروه کلی شیء مشخص بوده و هدف تعیین زیرگروه دقیق آن است و شناسایی نوع و مدل وسیله نقلیه (VMMR) نیز در این حوزه قرار می‌گیرد. این مسئله به دلیل وجود تعداد کلاس‌های زیاد، تفاوت درون کلاسی بسیار و تفاوت بین کلاسی کم از مسایل طبقه‌بندی دشوار به شمار می‌رود. علاوه بر این معمولاً سرعت سیستم‌های شناسایی اشیا با افزایش دقت، کاهش می‌یابد و چنان که می‌بینیم یکی از چالش‌های مهم در شبکه‌های عصبی عمیق به عنوان یک ابزار قدرتمند بینایی ماشین، سرعت پردازش است. در این مقاله ابتدا روشی مبتنی بر بخش برای شناسایی نوع و مدل خودرو مختصراً معرفی می‌گردد و سپس یک الگوریتم آبشاری برای بهبود توأمان سرعت و دقت این سیستم ارائه می‌شود. الگوریتم آبشاری پیشنهادی، طبقه‌بندهای موجود در سیستم را به صورت ترتیبی به تصویر ورودی اعمال کرده تا از حجم پردازش بکاهد. چند معیار مناسب برای رسیدن به یک ترتیب کارا از طبقه‌بندها معرفی شده و در نهایت ترکیبی از آنها در الگوریتم پیشنهادی به کار گرفته شده است. نتیجه آزمایشات انجام‌شده بر روی مجموعه داده کاملاً متفاوت BVMMR و CompCars، نشان از دقت بالای سیستم شناسایی نوع و مدل خودرو دارد. پس از اعمال الگوریتم آبشاری به سیستم مورد بحث، سرعت پردازش تا 80% افزایش یافته است در حالی که دقت سیستم تنها کاهش جزئی داشته است.
[1] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, "Imagenet classification with deep convolutional neural networks," in Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1097-1105, 2012.
[2] P. Sermanet, D. Eigen, X. Zhang, M. Mathieu, R. Fergus, and Y. LeCun, OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection Using Convolutional Networks, arXiv preprint arXiv: 1312.6229, 2013.
[3] Y. Zhou, L. Liu, L. Shao, and M. Mellor, DAVE: A Unified Framework for Fast Vehicle Detection and Annotation, arXiv: 1607.04564v2, 16 pp. , 2016.
[4] S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, "Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks," IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 39, no. 6, pp. 1137-1149, Jun. 2017.
[5] Y. Jia, E. Shelhamer, J. Donahue, S. Karayev, J. Long, R. Girshick, S. Guadarrama, and T. Darrell, "Caffe: convolutional architecture for fast feature embedding," in Proc. of the 22nd ACM Int.Conf. on Multimedia, pp. 675-678, Nov. 2014.
[6] S. Tokui, K. Oono, S. Hido, and J. Clayton, "Chainer: a next-generation open source framework for deep learning," in Proc. of Workshop on Machine Learning Systems (LearningSys) in the 29th Annual Conf. on Neural Information Processing Systems, 6 pp., 2015.
[7] A. Vedaldi and K. Lenc, "Matconvnet: convolutional neural networks for matlab," in Proc. of the 23rd ACM Int. Conf. on Multimedia, pp. 689-692, Oct. 2015.
[8] M. Abadi, et al., "Tensorflow: a system for large-scale machine learning," in Proc. s of the 12th USENIX Conf. on Operating Systems Design and Implementation, OSDI'16, pp. 265-283, 2-4 Nov. 2016.
[9] S. Tulyakov, S. Jaeger, V. Govindaraju, and D. Doermann, "Review of classifier combination methods," Studies in Computational Intelligence, vol. 90, pp. 361-386, 2008.
[10] P. F. Felzenszwalb, R. B. Girshick, and D. McAllester, "Cascade object detection with deformable part models," in Proc. IEEE Computer Society Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2241-2248, Jun. 2010.
[11] P. Viola and M. Jones, "Rapid object detection using a boosted cascade of simple features," in Proc. IEEE Computer Society Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 1, pp. 511-518, Dec. 2001.
[12] B. Zhang, "Reliable classification of vehicle types based on cascade classifier ensembles," IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems, vol. 14, no. 1, pp. 322-332, Mar. 2013.
[13] M. Biglari, A. Soleimani, and H. Hassanpour, "Part-based recognition of vehicle make and model," IET Image Processing, vol. 11, no. 7, pp. 483-491, Mar. 2017.
[14] L. Yang, P. Luo, C. C. Loy, and X. Tang, "A large-scale car dataset for fine-grained categorization and verification," in Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 3973-3981, Jun. 2015.
[15] Multimedia Processing Lab, NTOU-MMR Dataset, http://mmplab.cs.ntou.edu.tw/mmplab/MMR/MMR.html (Accessed: Oct. 2016).
[16] J. Krause, H. Jin, J. Yang, and L. Fei-Fei, "Fine-grained recognition without part annotations," in Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5546-5555, Jun. 2015.
[17] P. F. Felzenszwalb, R. B. Girshick, D. McAllester, and D. Ramanan, "Object detection with discriminatively trained part-based models," IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 32, no. 9, pp. 1627-1645, Sept. 2010.
[18] P. A. Savalle, S. Tsogkas, G. Papandreou, and I. Kokkinos, "Deformable part models with CNN features," in Proc. European Conf. on Computer Vision, Parts and Attributes Workshop, 5 pp., Sept. 2014.
[19] R. Girshick, F. Iandola, T. Darrell, and J. Malik, "Deformable part models are convolutional neural networks," in Proc. Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 437-446, Jun. 2015.
[20] –, The PASCAL Visual Object Classes, 2008, http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/ (Accessed: 10 Mar. 2015).
[21] P. Felzenszwalb, D. McAllester, and D. Ramanan, "A discriminatively trained, multiscale, deformable part model," in IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, 8 pp., Jun. 2008.
[22] J. Platt, "Probabilistic outputs for support vector machines and comparisons to regularized likelihood methods," Advances in Large Margin Classifiers, vol. 10, no. 3, pp. 61-74, Mar. 1999.
[23] J. W. Hsieh, L. C. Chen, and D. Y. Chen, "Symmetrical SURF and its applications to vehicle detection and vehicle make and model recognition," IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems, vol. 15, no. 1, pp. 6-20, Feb. 2014.
[24] J. Fang, Y. Zhou, Y. Yu, and D. Sidan, "Fine-grained vehicle model recognition using a coarse-to-fine convolutional neural network architecture," IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems, vol. 18, no. 7, pp. 1782-1792, Jul. 2017.
