Таблица | Карточка | RUSMARC | |
Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Аннотация
Сайменские и ладожские кольчатые нерпы находятся на грани вымирания. Сейчас большое количество изображений, собранных с помощью установленных на озерах фотоловушек, позволяет реидентифицировать животных и представляет новые возможности для биологов в их усилиях по защите кольчатых нерп. Данная работа нацелена на определение новых подходов к реидентификации сайменских нерп при учитывании сложностей с вариативностью поз животных. В частности, исследуется каким образом могут быть улучшены и применены методы глобального пулинга в нашей задаче. Кроме того, представлен новый слой глобального пулинга - EDEN, который позволяет собрать информацию о распределении признаков в картах активации. Это делается с помощью нахождения разложения на основе собственных векторов матрицы ковариации функции вероятности двух дискретных величин, обозначающих позиции элементов в картах активаций. Эксперименты показывают, что EDEN превосходит существующие методы пулинга на непростом наборе изображений сайменских кольчатых нерп.
Saimaa and Ladoga ringed seals are on the verge of extinction. Presently a large number of images collected by camera traps installed on the lakes allows animal reidentification and presents new opportunities for biologists in their efforts of ringed seals conservation. This study aims to determine novel approaches for the reidentification of Saimaa ringed seals while taking into account high animal pose variation. In particular, it is explored how global pooling methods can be improved and applied to our task. In addition, a novel layer for global pooling - EDEN is introduced. It is capable of collecting information about the distribution of features in activation maps. This is done by finding an eigen decomposition of the covariance matrix for the probability mass function representing the spatial distribution of features in the feature map. Experiments show that EDEN outperforms existing pooling methods on a challenging dataset of Saimaa ringed seals images.
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
![]() ![]() ![]() |
||||
Внешние организации №2 | Все |
![]() |
||||
Внешние организации №1 | Все | |||||
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
![]() ![]() ![]() |
||||
Интернет | Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) |
![]() |
||||
Интернет | Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1) | |||||
![]() |
Интернет | Анонимные пользователи |
Оглавление
- Реидентификация кольчатых нерп с помощью сверточных нейронных сетей
- Введение
- 1. Обзор методов распознавания сайменских кольчатых нерп
- 2. Анализ теоретических методов сопоставления изображений
- 3. Алгоритм реидентификации сайменских кольчатых нерп
- 4. Экспериментальные исследования использованной системы реидентификации сайменских кольчатых нерп
- Заключение
- Список сокращений и условных обозначений
- Список использованных источников
- Приложение 1. Код использованных слоев глобального пулинга
- Приложение 2. Код использованного SoftPool
- Приложение 3. Код архитектуры нейронной сети, функции потерь
- Приложение 4. Код функций тренировки нейронной сети
- Приложение 5. Код для проведения экспериментов
Статистика использования
|
Количество обращений: 3
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |