- Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Dergisi
- Vol: 22 Issue: 65
- Segmentation of Portrait Images Using A Deep Residual Network Architecture
Segmentation of Portrait Images Using A Deep Residual Network Architecture
Authors : Taner DANIŞMAN
Pages : 569-580
Doi:10.21205/deufmd.2020226523
View : 5 | Download : 1
Publication Date : 2020-05-15
Article Type : Research
Abstract :Portre görüntülerini anlamsal alanlara bölütlemek, sahne anlama ve görüntü analizinde önemli bir adımdır. Bölütleme çok aktif bir çalışma alanı olmakla birlikte, portre bölümlendirme alanında az sayıda çalışma bulunmaktadır. Portre bölütlemesindeki en önemli adımlardan biri, saç, yüz, gövde ve arka plan gibi anlamsal olarak ilişkili piksellerin birlikte gruplandığı, detaylı bölütleme işlemidir. Ancak, saç şekli, rengi ve arka planındaki aşırı farklılıklar nedeniyle bu zor bir problemdir. Çalışmamızda, bu çeşitliliklerin üstesinden gelmek için ERFNet mimarisine dayanan derin bir kalıntı ağı önerdik. Geometrik olarak normalleştirilmiş yüzleri ağ için bir girdi olarak kullandık. İki sınıflı EG1800 veri kümesi ve üç sınıflı LFW Parts Labels Veri Seti üzerinde yapılan deneysel çalışmalar, önerilen yöntemin yüksek doğrulukta ortalama kesişim değeri (mIoU) verdiğini ve piksel tabanlı doğruluğu sağladığını göstermiştir. EG1800 veri kümesi için %96,37 mIoU ve % 98,17 piksel tabanlı doğruluk ve LFW veri kümesi için %90,1 mIoU ve %97,14 doğruluk elde ettik.Keywords : Portre Bölütleme, Derin Öğrenme, Derin Kalıntı Ağlar, Geometrik Normalleştirme, Kodlayıcı Kod Çözücü Ağlar