Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  1403032847082
TI  -  ارائه یک روش مبتنی بر گرادیان و کرنل‌های شبکه عصبی عمیق  به‌منظور تولید تصاویر بافتی
JO  -  فصلنامه مهندسی برق و مهندسی کامپيوتر ايران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  16823745
AU  -  شکور  محمدحسین
AD  -  گروه کامپیوتر،  دانشگاه اراک
Y1  -  2025
PY  -  2025
VL  -  2
IS  -  23
SP  -  29
EP  -  40
KW  -  تولید تصویر
KW  -   تولید داده
KW  -   گرادیان صعودی
KW  -   شبکه عصبی کانولوشن. 
DO  -  
N2  -  <p>تولید پایگاه&zwnj;های داده تصاویر یکی از ضروریات بینایی ماشین به شمار می&zwnj;رود. روش&zwnj;های مختلفی مثل چرخش، تغییر روشنایی و زاویه دید، تغییر اندازه و ... برای افزایش داده&zwnj;های تصویری وجود دارد. عیب این روش&zwnj;ها آن است که تصاویر تولیدشده خیلی شبیه به تصاویر اولیه است و برای جلوگیری از بیش&zwnj;برازش کفایت نمی&zwnj;کند. شبکه&zwnj;های مواد تخاصمی هم از همین مشکل برخوردار است. از بین همه انواع تصاویر، تصاویر بافتی چالش&zwnj;های بیشتری دارند؛ چون تصاویر&zwnj; بافتی را نمی&zwnj;توان مانند تصاویر معمولی با دوربین تصویربرداری تهیه کرد، زیرا بافت به&zwnj;راحتی در همه جا در دسترس نیست و هر نوع تصویری دارای بافت نیست. امروزه شبکه&zwnj;های عصبی عمیق به داده&zwnj;های حجیم برای آموزش نیاز دارند و در حال حاضر داده حجیم بافتی وجود ندارد. با استفاده از روش پیشنهادی می&zwnj;توان مجموعه داده&zwnj;های بافتی حجیم تهیه کرد. در این مقاله با &zwnj;استفاده از ضرایب کانولوشن شبکه&zwnj;های عمیق پیش&zwnj;آموزش&zwnj;داده&zwnj;شده بافت جدید تولید می&zwnj;شود. در این&zwnj; روش با اعمال گرادیان صعودی به تصاویر حاصل از فیلترهای کانولوشن، تصاویر بافتی جدید به طور مصنوعی تولید می&zwnj;شود. تفاوت این روش با روش&zwnj;های مولد آن است که این روش نیاز به تصاویر اولیه ندارد، بلکه در اینجا کلاس جدید بافتی تولید می&zwnj;گردد. پس از تولید بافت جدید، با روش&zwnj;های پردازش تصویر تعداد آن افزایش داده می&zwnj;شود. این روش بین 3 تا 5 برابر سریع&zwnj;تر از چند شبکه مولد مشهور است. کیفیت تصاویر هم خیلی بهتر است. یک نمونه پایگاه داده بافتی تولید شده که شامل 2400 تصویر در 80 کلاس می&zwnj;باشد و در سایت Kaggle بارگذاری شده است.</p>
UR  - rimag.ir/fa/Article/47082
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/47082
ER  -  
