HoughNet: busque puntos de fuga fusionados con un algoritmo clásico


Si bien se enseñan docenas e incluso cientos de arquitecturas comprobadas de redes neuronales artificiales (ANN) en el mundo del reconocimiento de objetos, calentando el planeta con poderosas tarjetas de video y creando una "panacea" para todas las tareas de visión por computadora, estamos firmemente en el camino de la investigación en Smart Engines, ofreciendo nuevas arquitecturas ANN efectivas para resolver problemas específicos Hoy hablaremos de HafNet, una nueva forma de buscar puntos de fuga en las imágenes.


Transformación Hough y su rápida implementación.


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HoughNet


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1conv12 filters 5x5, stride 1x1, no paddingrelu
2conv12 filters 5x5, stride 2x2, no paddingrelu
3conv12 filters 5x5, stride 1x1, no paddingrelu
4FHTH12 for vertical, H34 for horizontal-
5conv12 filters 3x9, stride 1x1, no paddingrelu
6conv12 filters 3x5, stride 1x1, no paddingrelu
7conv12 filters 3x9, stride 1x1, no paddingrelu
8conv12 filters 3x5, stride 1x1, no paddingrelu
9FHTH34 for both branchesg-
10conv16 filters 5x5, stride 3x3, no paddingrelu
11conv16 filters 5x5, stride 3x3, no paddingrelu
12conv1 filter 5x5, stride 3x3, no padding1 – rbf

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. MIDV-500 [6]. , . 50 . ( , 30 ) , – .


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[7][8]HoughNet
31.3%49.6%50.1%59.7%


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