Fourier Transform with Depth Quarter for Silent Object Detection
Notice bibliographique
Résumé
Object Detection identifies and isolates the most visible parts of a photograph. It is widely used in visual applications for object re-targeting, classification, image generation, tracking, picture retrieval, and more. The biggest obstacles for object identification algorithms include non-uniform illumination, postures, occlusion, and other variables that cause incorrect object detection. Traditional object-identification algorithms will perform poorly on complex backdrops. However, object identification systems using deep learning are in demand. Deep learning requires high-quality pictures for object identification training. Images in the datasets were taken under various lighting conditions. Low light causes data loss, making object identification harder. The thesis specifically enhances photographs to avoid the effects of poor illumination or damaged images, unlike existing detection methods, which directly recognize objects in degraded photos. This contradicts current detecting techniques. Picture augmentation is needed for many applications in many industries. Several approaches are used to improve images. These approaches reduce blur and noise to enhance a photo. Machine learning models' detection and classification skills are improved by these methods, as are object geometric features like edges. Published research describes histogram equalization, gamma correction, contrast limiting adaptive histogram equalization, and other image enhancing methods. Modern image processing uses complex algebra like the Fourier transform. A strategy for enhancing photographs is proposed in the thesis: Discrete Quaternion Fourier Transform (DQFT). The proposed approach can handle a larger dataset and achieve a 97% identification rate, outperforming CNN techniques. Compared to CNN, DFTCNN, RCNN, and Mask RCNN, our method can identify objects with accuracy of 0.8752, recall of 0.8268, and F1-score of 0.8295.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».