Features from accelerated segment test
துரிதப்படுத்தப்பட்ட பிரிவு சோதனையின் (ஃபாஸ்ட்) அம்சங்கள் ஒரு மூலையில் கண்டறிதல் முறையாகும், இது அம்ச புள்ளிகளைப் பிரித்தெடுக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம், பின்னர் பல கணினி பார்வை பணிகளில் பொருட்களைக் கண்காணிக்கவும் வரைபடமாக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஃபாஸ்ட் கார்னர் டிடெக்டர் முதலில் எட்வர்ட் ரோஸ்டன் மற்றும் டாம் டிரம்மண்ட் ஆகியோரால் உருவாக்கப்பட்டது, இது 2006 இல் வெளியிடப்பட்டது. ஃபாஸ்ட் கார்னர் டிடெக்டரின் மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய நன்மை அதன் கணக்கீட்டு செயல்திறன் ஆகும். அதன் பெயரைக் குறிப்பிடுகையில், எஸ்ஐஎஃப்டி, சுசான் மற்றும் ஹாரிஸ் டிடெக்டர்களால் பயன்படுத்தப்படும் காஸியன்களின் வேறுபாடு (டிஓஜி) போன்ற பல நன்கு அறியப்பட்ட அம்ச பிரித்தெடுத்தல் முறைகளை விட இது உண்மையில் வேகமானது. மேலும், இயந்திர கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தும்போது, கணக்கீட்டு நேரம் மற்றும் வளங்களின் அடிப்படையில் சிறந்த செயல்திறனை உணர முடியும். இந்த அதிவேக செயல்திறன் காரணமாக ஃபாஸ்ட் கார்னர் டிடெக்டர் நிகழ்நேர வீடியோ செயலாக்க பயன்பாட்டிற்கு மிகவும் பொருத்தமானது. பிரிவு சோதனை கண்டறிதல் ஃபாஸ்ட் கார்னர் டிடெக்டர் 16 பிக்சல்கள் கொண்ட வட்டத்தைப் பயன்படுத்துகிறது (ஆரம் 3 கொண்ட ப்ரெசென்ஹாம் வட்டம்) ஒரு கேண்டிடேட் புள்ளி p உண்மையில் ஒரு மூலையில் உள்ளதா என்பதை வகைப்படுத்த. வட்டத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு பிக்சலும் முழு எண் 1 முதல் 16 வரை கடிகார திசையில் பெயரிடப்பட்டுள்ளது. வட்டத்தில் உள்ள N தொடர்ச்சியான பிக்சல்களின் தொகுப்பு கேண்டிடேட் பிக்சல் p இன் தீவிரத்தை விட பிரகாசமாக இருந்தால் (ஐபி மூலம் குறிக்கப்படுகிறது) மேலும் ஒரு வாசல் மதிப்பு t அல்லது கேண்டிடேட் பிக்சல் p கழித்தல் வாசல் மதிப்பு t இன் தீவிரத்தை விட இருண்டதாக இருந்தால், p மூலையாக வகைப்படுத்தப்படுகிறது. நிபந்தனைகளை பின்வருமாறு எழுதலாம்ஃ நிபந்தனை 1: N தொடர்ச்சியான பிக்சல்கள் S இன் தொகுப்பு, x> Ip + வரம்பின் தீவிரம், அல்லது நிபந்தனை 2: N தொடர்ச்சியான பிக்சல்கள் S இன் தொகுப்பு, எனவே இரண்டு நிபந்தனைகளிலும் ஏதேனும் ஒன்று பூர்த்தி செய்யப்படும்போது, வேட்பாளர் p ஐ ஒரு மூலையாக வகைப்படுத்தலாம். N ஐத் தேர்ந்தெடுப்பதில் ஒரு மாற்று உள்ளது, தொடர்ச்சியான பிக்சல்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் வாசல் மதிப்பு t. ஒருபுறம் கண்டறியப்பட்ட மூலையில் உள்ள புள்ளிகளின் எண்ணிக்கை அதிகமாக இருக்கக்கூடாது, மறுபுறம், கணக்கீட்டு செயல்திறனை தியாகம் செய்வதன் மூலம் அதிக செயல்திறனை அடையக்கூடாது. இயந்திர கற்றலின் முன்னேற்றம் இல்லாமல், N பொதுவாக 12 ஆக தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது. கார்னர் அல்லாத புள்ளிகளை விலக்க ஒரு அதிவேக சோதனை முறையைப் பயன்படுத்தலாம். அதிவேக சோதனை மூலையில் இல்லாத புள்ளிகளை நிராகரிப்பதற்கான அதிவேக சோதனை 4 எடுத்துக்காட்டு பிக்சல்களை ஆராய்வதன் மூலம் இயக்கப்படுகிறது, அதாவது பிக்சல் 1,9,5 மற்றும் 13. ஏனெனில் குறைந்தது 12 தொடர்ச்சியான பிக்சல்கள் இருக்க வேண்டும், அவை அனைத்தும் கேண்டிடேட் மூலையை விட பிரகாசமாகவோ அல்லது இருண்டதாகவோ இருக்க வேண்டும், எனவே இந்த 4 எடுத்துக்காட்டு பிக்சல்களில் குறைந்தது 3 பிக்சல்கள் இருக்க வேண்டும், அவை அனைத்தும் கேண்டிடேட் மூலையை விட பிரகாசமாகவோ அல்லது இருண்டதாகவோ இருக்க வேண்டும். முதலில் பிக்சல்கள் 1 மற்றும் 9 ஆராயப்படுகின்றன, I1 மற்றும் I9 இரண்டும் [Ip-t, Ip + t] க்குள் இருந்தால், கேண்டிடேட் p ஒரு மூலையில் இல்லை. இல்லையெனில் 5 மற்றும் 13 பிக்சல்களில் மூன்று ஐபி + டி ஐ விட பிரகாசமாக உள்ளதா அல்லது ஐபி-டி ஐ விட இருண்டதா என்பதை சரிபார்க்க மேலும் பரிசோதிக்கப்படுகிறது. அவற்றில் 3 பிரகாசமாகவோ அல்லது இருண்டதாகவோ இருந்தால், மீதமுள்ள பிக்சல்கள் இறுதி முடிவுக்கு பரிசோதிக்கப்படும். தனது முதல் காகிதத்தில் கண்டுபிடிப்பாளரின் கூற்றுப்படி, கேண்டிடேட் கார்னர் பிக்சலை சரிபார்க்க சராசரியாக 3.8 பிக்சல்கள் தேவைப்படுகின்றன. ஒவ்வொரு கேண்டிடேட் மூலையிலும் 8.8 பிக்சல்களுடன் ஒப்பிடும்போது, 3.8 உண்மையில் ஒரு சிறந்த குறைப்பாகும், இது செயல்திறனை மிகவும் மேம்படுத்தும். இருப்பினும், இந்த சோதனை முறைக்கு பல பலவீனங்கள் உள்ளனஃ அதிவேக சோதனையை N <12 க்கு நன்கு பொதுமைப்படுத்த முடியாது. N <12 என்றால், ஒரு கேண்டிடேட் p ஒரு மூலையில் இருக்கக்கூடும், மேலும் 4 எடுத்துக்காட்டு சோதனை பிக்சல்களில் 2 மட்டுமே பிரகாசமான Ip + t அல்லது Ip-t ஐ விட இருண்டதாக இருக்கும். டிடெக்டரின் செயல்திறன் இந்த தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட சோதனை பிக்சல்களின் தேர்வு மற்றும் வரிசையைப் பொறுத்தது. இருப்பினும், தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட பிக்சல்கள் உகந்தவை என்பது சாத்தியமில்லை, இது மூலையில் தோற்றங்களின் விநியோகம் பற்றிய கவலைகளை எடுக்கும். இயந்திர கற்றல் மூலம் மேம்பாடு அதிவேக சோதனையின் முதல் இரண்டு பலவீன புள்ளிகளை நிவர்த்தி செய்வதற்காக, கண்டறிதல் வழிமுறையை மேம்படுத்த உதவும் வகையில் இயந்திர கற்றல் அணுகுமுறை அறிமுகப்படுத்தப்பட்டுள்ளது. இந்த இயந்திர கற்றல் அணுகுமுறை இரண்டு கட்டங்களில் செயல்படுகிறது. முதலாவதாக, கொடுக்கப்பட்ட N உடன் மூலையில் கண்டறிதல் இலக்கு பயன்பாட்டு களத்திலிருந்து விரும்பத்தக்க பயிற்சி படங்களின் தொகுப்பில் செயலாக்கப்படுகிறது. மூலைகள் எளிமையான செயல்பாட்டின் மூலம் கண்டறியப்படுகின்றன, இது உண்மையில் 16 பிக்சல்களின் வளையத்தை பிரித்தெடுக்கிறது மற்றும் தீவிர மதிப்புகளை பொருத்தமான வரம்புடன் ஒப்பிடுகிறது. கேண்டிடேட் p ஐப் பொறுத்தவரை, வட்டத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு இடத்தையும் x ± {1,2,3,., 16} ஐ p → x ஆல் குறிக்கலாம். ஒவ்வொரு பிக்சலின் நிலையும், Sp → x பின்வரும் மூன்று நிலைகளில் ஒன்றில் இருக்க வேண்டும்ஃ d, Ip → x ≤ Ip-t (இருண்ட) s, Ip-t ≤ Ip → x ≤ Ip + t (ஒத்த) b, Ip → x ≤ Ip + t (பிரகாசமான) பின்னர் ஒரு x ஐத் தேர்ந்தெடுப்பது (அனைத்து p க்கும் ஒரே மாதிரியாக) பகிர்வுகள் P (அனைத்து பயிற்சி படங்களின் அனைத்து பிக்சல்களின் தொகுப்பு) 3 வெவ்வேறு துணைக்குழுக்களாக, Pd, Ps, Pb அங்குஃ Pd = {{p upl P: Sp → x = d} Ps = {p upl P: Sp ≤ x = s} Pb = {p upl P: Sp ≤ P: Sp ≤ P: Sp ≤ P Kp ஒரு பூலியன் மாறியாக இருக்கட்டும், இது p ஒரு மூலையில் உள்ளதா என்பதைக் குறிக்கிறது, பின்னர் Kp இன் என்ட்ரோபி p ஒரு மூலையில் உள்ள தகவலை அளவிட பயன்படுத்தப்படுகிறது. Q பிக்சல்களின் தொகுப்பைப் பொறுத்தவரை, KQ இன் மொத்த என்ட்ரோபி (இயல்பாக்கப்படவில்லை) பின்வருமாறுஃ H (Q) = (c + n) log2 (c + n)-clog2c-nlog2n இங்கு c = | {i ωQ: KI என்பது உண்மை} | (மூலைகளின் எண்ணிக்கை) இங்கு n = | {i ωQ: KI என்பது தவறு} | (மூலை அல்லாதவற்றின் எண்ணிக்கை) தகவல் ஆதாயத்தை பின்னர் பின்வருமாறு குறிப்பிடலாம்ஃ Hg = H (P)-H (Pb)-H (Ps)-H (Pd) தகவல் ஆதாயத்தை அதிகரிக்கக்கூடிய ஒவ்வொரு x துணைக்குழுக்களையும் தேர்ந்தெடுக்க ஒவ்வொரு துணைக்குழுக்களுக்கும் ஒரு தொடர்ச்சியான செயல்முறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, முதலில் P ஐ Pd, Ps, Pb ஆக அதிக தகவல்களுடன் பிரிக்க ஒரு x தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது; பின்னர் ஒவ்வொரு துணைக்குழுவிற்கும் Pd, Ps, Pb, அதிக தகவல் ஆதாயத்தை வழங்க மற்றொரு y தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது (y என்பது x க்கு சமமாக இருக்கலாம் என்பதைக் கவனியுங்கள்). என்ட்ரோபி பூஜ்ஜியமாக இருக்கும்போது இந்த மறுநிகழ்வு செயல்முறை முடிவடைகிறது, இதனால் அந்த துணைக்குழுவில் உள்ள அனைத்து பிக்சல்களும் மூலைகளாகவோ அல்லது மூலை அல்லாதவையாகவோ இருக்கும். இந்த உருவாக்கப்பட்ட முடிவு மரத்தை பின்னர் சி மற்றும் சி + + போன்ற நிரலாக்க குறியீடுகளாக மாற்றலாம், இது நெஸ்டட் இஃப்-எல்ஸ் அறிக்கைகளின் தொகுப்பாகும். உகப்பாக்கம் நோக்கத்திற்காக, குறியீட்டைத் தொகுக்க சுயவிவர வழிகாட்டப்பட்ட உகப்பாக்கம் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இணக்கமான குறியீடு பின்னர் மற்ற படங்களுக்கு மூலையைக் கண்டறியும் கருவியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த முடிவு மர வழிமுறையைப் பயன்படுத்தி கண்டறியப்பட்ட மூலைகள் பிரிவு சோதனைக் கண்டறிதலைப் பயன்படுத்தும் முடிவுகளிலிருந்து சற்று வித்தியாசமாக இருக்க வேண்டும் என்பதைக் கவனியுங்கள். ஏனென்றால், அந்த முடிவு மரம் மாதிரி பயிற்சி தரவைப் பொறுத்தது, இது சாத்தியமான அனைத்து மூலைகளையும் உள்ளடக்க முடியாது. அதிகபட்சம் அல்லாத அடக்குதல் "பிரிவு சோதனை ஒரு மூலையில் மறுமொழி செயல்பாட்டைக் கணக்கிடாததால், அதிகபட்சம் அல்லாத அடக்குதலை நேரடியாக விளைவாக வரும் அம்சங்களுக்கு பயன்படுத்த முடியாது". இருப்பினும், N நிலையானதாக இருந்தால், ஒவ்வொரு பிக்சல் p க்கும் மூலையின் வலிமை p ஐ ஒரு மூலையாக மாற்றும் t இன் அதிகபட்ச மதிப்பாக வரையறுக்கப்படுகிறது. எனவே இரண்டு அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்தலாம்ஃ p இன்னும் ஒரு மூலையில் இருக்கும் மிகப்பெரிய t ஐக் கண்டுபிடிக்க ஒரு பைனரி தேடல் வழிமுறையைப் பயன்படுத்தலாம். எனவே ஒவ்வொரு முறையும் டிசிஷன் ட்ரீ அல்காரிதம்க்கு வேறுபட்ட டி அமைக்கப்படுகிறது. அது மிகப்பெரிய டி கண்டுபிடிக்க நிர்வகிக்கும் போது, அந்த டி மூலையில் வலிமை கருதப்படலாம். மற்றொரு அணுகுமுறை ஒரு மறு செய்கை திட்டமாகும், இதில் ஒவ்வொரு முறையும் t என்பது சோதனையில் தேர்ச்சி பெறும் மிகச்சிறிய மதிப்புக்கு அதிகரிக்கப்படுகிறது. ஃபாஸ்ட்-ஈஆர்ஃ மேம்படுத்தப்பட்ட மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய ஃபாஸ்ட்-ஈஆர் டிடெக்டர் என்பது மெட்டா ஹியூரிஸ்டிக் வழிமுறையைப் பயன்படுத்தி ஃபாஸ்ட் டிடெக்டரின் முன்னேற்றமாகும், இந்த விஷயத்தில் உருவகப்படுத்தப்பட்ட அனீலிங். எனவே உகப்பாக்கலுக்குப் பிறகு, முடிவு மரத்தின் அமைப்பு உகந்ததாகவும், அதிக மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய புள்ளிகளுக்கு ஏற்றதாகவும் இருக்கும். இருப்பினும், உருவகப்படுத்தப்பட்ட அனீலிங் ஒரு மெட்டாஹெரிசிக் வழிமுறை என்பதால், ஒவ்வொரு முறையும் வழிமுறை வேறுபட்ட உகந்த முடிவு மரத்தை உருவாக்கும். எனவே உண்மையான உகந்ததற்கு நெருக்கமான ஒரு தீர்வைக் கண்டுபிடிக்க அதிக அளவு மறு செய்கைகளை திறம்பட எடுத்துக்கொள்வது நல்லது. ரோஸ்டனின் கூற்றுப்படி, 3 ஜிகாஹெர்ட்ஸில் பென்டியம் 4 இல் சுமார் 200 மணி நேரம் ஆகும், இது ஃபாஸ்ட் டிடெக்டரை உகந்ததாக்க 100,000 மறு செய்கைகளின் 100 மீள்நிகழ்வுகள் ஆகும். ரோஸ்டனின் ஆராய்ச்சியில், ஃபாஸ்ட் மற்றும் ஃபாஸ்ட்-ஈஆர் டிடெக்டர்கள் பல்வேறு தரவுத்தொகுப்புகளில் மதிப்பீடு செய்யப்படுகின்றன மற்றும் டிஓஜி, ஹாரிஸ், ஹாரிஸ்-லாப்லேஸ், ஷி-டோமாஸி மற்றும் சுசான் கார்னர் டிடெக்டர்களுடன் ஒப்பிடப்படுகின்றன. கண்டறிதலுக்கான அளவுரு அமைப்புகள் (ஃபாஸ்ட் தவிர) பின்வருமாறுஃ அனைத்து தரவுத்தொகுப்புகளிலும் (சேர்க்கை சத்தம் தவிர) ஒரு சட்டகத்திற்கு 0-2000 மூலைகளுக்கான மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய வளைவுகளின் கீழ் சராசரி பகுதியாக மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய சோதனை முடிவு வழங்கப்படுகிறதுஃ 3 ஜிகாஹெர்ட்ஸ் பென்டியம் 4-டி கணினியில் வேக சோதனைகள் செய்யப்பட்டன. தரவுத்தொகுப்பு ஒரு பயிற்சி தொகுப்பு மற்றும் ஒரு சோதனை தொகுப்பாக பிரிக்கப்பட்டுள்ளது. பயிற்சி தொகுப்பில் 992x668 பிக்சல்கள் தீர்மானம் கொண்ட 101 ஒரே வண்ணமுடைய படங்கள் உள்ளன. சோதனை தொகுப்பில் 4968 ஒரே வண்ணமுடைய 352 × 288 வீடியோ பிரேம்கள் உள்ளன. இதன் விளைவாகஃ குறிப்புகள் நூலியல் வெளிப்புற இணைப்புகள் மேம்பட்ட பார்வை முகப்புப்பக்கம் அம்சக் கண்டறிதல் (கணினி பார்வை)