سیستم های تشخیص شیء اغلب با چالش هایی مواجه می شوند که اشیاء تا حدودی پنهان یا همپوشانی دارند، مشکلی که به عنوان انحصار شناخته می شود، ایجاد راه حل های موثر برای مدیریت انحصاری برای بهبود دقت و اطمینان از این سیستم ها در برنامه های دنیای واقعی ضروری است.

تکنیک های تشخیص Occlusion

تشخیص انحصار شامل شناسایی زمانی است که یک شی تا حدودی مبهم است. تکنیک های مشترک شامل تجزیه و تحلیل تداوم لبه، سازگاری بافت و اطلاعات عمیق از سنسورهای مانند دوربین های تشخیص LiDAR یا استریو است.

استراتژی های Occlusion

هنگامی که occlusion شناسایی شد، استراتژی های مختلف می توانند برای بهبود شناخت استفاده شوند.این شامل استفاده از روش های استخراج ویژگی قوی است که بر روی قطعات قابل مشاهده تمرکز می کنند، با استفاده از مدل های مبتنی بر بخش که اشیاء را از قطعات شناسایی می کنند و استفاده از اطلاعات متنی برای دفع قطعات پنهان.

راه حل ها و رویکردهای مهندسی شده

راه حل های مهندسی شده اغلب تکنیک های متعددی را برای افزایش کنترل انحصاری ترکیب می کنند. برخی از روش ها عبارتند از:

  • مدل های یادگیری برش [FLT 1] آموزش داده شده در مجموعه داده های فشرده برای بهبود قوی.
  • [[۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱]] [۱] [۱]] [۱]] که بخش های شی را شناسایی و جمع آوری می کند.
  • همجوش [FLT 1]، ادغام داده های بصری و عمیق برای درک بهتر منحصر به فرد.
  • تقویت داده تکنیک هایی که در طول آموزش منحصر به فرد را شبیه سازی می کنند.