Final year project deep learning models
V1
徒手素描對象識別的深度學習
在這個項目中，我們提出了一種新穎的深度學習體系結構，可以實現最先進的素描對象識別。草圖對象的高度標誌性和抽象的性質使計算機算法很難識別它們。由於草圖識別不是計算機視覺中的新概念，因此我們對與我們的項目域相關的先前作品進行了詳細的研究。手工製作的模型未能捕獲草圖的標誌性性質。並且現有的深度學習體系結構是針對照片圖像量身定制的，並且不採用草圖對像中存在的抽象級別。這導致了素描-A-net超過人類水平的準確性。 Sketch-a-net需要筆劃訂單信息以準確識別草圖對象。該框架僅考慮實時草圖輸入，並且無法處理在線可用的大量素描對像數據集。上述所有研究發現，都強調採用一種新的深度學習架構，該建築量身定制以解決素描識別。
我們的模型是根據Hebbian原理設計的，該原理指出，耦合在一起並激活的神經元。我們解決了有關新的深度學習模型設計中以前著作中忽略的常見問題。我們通過在模型中引入卷積塊的稀疏結構來解決更廣泛網絡的過度問題。我們通過使用大量訓練樣本來設計模型來求解素描對象標誌性和抽象性質。我們的模型經過Tu-Berlin Sketch Datat的培訓，該數據集由250個類別的20,000個對象組成。我們在數據集上應用數據提陞技術以彈性增加其大小。我們的模型達到了84.7％的突破性識別精度，比其前身高約10％。然後，我們將模型部署在雲平台上，並設置Web應用程序來處理草圖識別請求。即使我們的模型達到了很高的精度，但它仍然無法識別階層內變形。這指出我們的模型仍然有改進的餘地。
通過成功求解草圖識別，我們現在可以朝著求解多對象識別，草圖對象分割，基於草圖查詢的圖像檢索以及計算機視覺中最流行的當前趨勢，使用生成的對抗網絡來合成素描對像或使用素描對象將素描對像用於綜合圖像。該領域的可能性是無窮無盡的，我們計劃將來訪問並繼續進行深度學習的研究。
登錄到GPU群集，並將禿鷹作業文件放在您的公共福特爾中。
要運行禿鷹作業，請使用以下命令：
condor_submit sketch.sub
cat sketch.out
cat sketch.log
cat skecth.error
condor_q # get job ID
kill job_id
導航到Web應用程序文件夾並打開終端並執行以下代碼：
python manage.py runserver
要為Django應用程序設置公共IP，我們打開NGrok並啟用以下端口號的命令（應用程序特定端口號）：
ngrok port_number
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