Suniy intellekt va neyron tarmoqlari

uchuninceptionVxOnFire.py -m 4 sekundiga 12 kadr (fps) da ishlaydigan InceptionV4-
OnFire (masalan: ) dan, eng yaxshi o'tkazuvchanlik (17 kadr) uchun FireNet dan foydalaning
(misol: firenet.py) unumdorligi biroz pastroq (ya'ni pastroq haqiqiy ijobiy ko'rsatkich, yuqori noto'g'ri
musbat ko'rsatkich).
InceptionV1 - OnFire va InceptionV3-OnFire aniqlash, noto'g'ri signal va o'tkazish qobiliyati bo'yicha
muqobil ishlash xususiyatlarini taklif qiladi - (misol: inceptionVxOnFire.py -m 
1yoki inceptionVxOnFire.py -m 3).
SP-InceptionV4- OnFire modeli tasvir ichidagi yong‘inning eng yaxshi superpiksel lokalizatsiyasini
aniqlash ko‘rsatkichlarini taklif etadi (misol: ), lekin SP-InceptionV1- OnFire va SP-InceptionV3- OnFire
superpikselli modellariga superpixel-inceptionVxOnFire.py -m 4qaraganda muqobil, kamroq
aniqlashga qaraganda past o‘tkazuvchanlikda ( misol: yoki ). To'liq taqqoslash uchun eng so'nggi qog'ozga
qarang - [
Samat, 2019
]superpixel-inceptionVxOnFire.py -m 1superpixel-
inceptionVxOnFire.py -m 3
Ogohlantirish: agar siz modellarni protokol buferi (.pb) formatiga (
OpenCV
DNN,
TensorFlow
, ... 
tomonidan qo'llaniladi) va shuningdek, tflite (TensorFlow bilan ishlatiladi
) o'zgartirishingiz
kerak
bo'lsa, FireNet yoki InceptionV1- OnFire / SP-InceptionV1 -dan foydalaning. Ayni
paytda OnFire versiyalari, chunki TensorFlow-da ommaviy normallashtirish qatlamlarini eksport qilish
(muzlatish), protokol buferi (.pb) formati va ...V3- OnFire va .tflite versiyalari bilan uzoq vaqtdan beri
davom etayotgan
muammo tufayli
. ..V4-OnFire unumdorligi sezilarli darajada past (muammoni hal
qilishda foydalanadigan yondashuvni hisobga olsak, buni kutish mumkin)

---

•
Vaqtinchalik bo'lmagan real vaqtda yong'inni aniqlash uchun ixcham
konvolyutsion neyron tarmoq arxitekturasi
Arxitektura:

---

---

---

---

---

Shuni ta'kidlash kerakki, bu erda superpixel inceptionVxOnFire modellari faqat asl 
va o'zgartirilgan modellar o'rtasida izchil chiqishni ko'rsatish uchun
superpiksellarga emas, balki butun tasvir ramkasiga nisbatan
tekshiriladi. Ba'zi holatlar ushbu qat'iy 3 kasr mezoniga qarshi xabar qilinadi, lekin
tekshirish ko'pincha biroz kattaroq ~ 0,1 farqni aniqlaydi

---

Document Outline

• Slide 1: Suniy intellekt va neyron tarmoqlari 
• Slide 2
• Slide 3
• Slide 4
• Slide 5
• Slide 6
• Slide 7
• Slide 8
• Slide 9
• Slide 10
• Slide 11