پریسا فربود - دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده فنی و مهندسی، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه الزهرا (س)، تهران
رضا عزمی - دانشیار، دانشکده فنی و مهندسی، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه الزهرا (س)، تهران

در این مقاله، یک روش نوآورانه برای قطعه بندی معنایی تصاویر به صورت سرتاسری (مدل Puzzled-AFA) ارائه شده است. این روش از معماری ترنسفورمری و تکه تصاویر دارای همپوشانی و نقشه هایویژگی سلسله مراتبی برای آموزش شبکه استفاده می کند. با هدف بهبود کیفیت نقشه های فعال سازیاولیه، از ماژول پازل بهره گرفته شده است. در این ماژول، تصاویر به چهار بخش تقسیم می شوند ونقشه های فعالسازی مربوط به هر بخش تولید میشوند. سپس، این نقشه ها با یکدیگر ترکیب شده ونقشه ی فعال سازی جدیدی ایجاد می شود. این رویکرد منجر به فعالسازی قسمت های بیشتری از تصویرو بهبود کیفیت نقشه های فعالسازی می شود. همچنین، از یک ماژول همبستگی برای ایجاد ارتباطاتبین نقشه های فعال سازی استفاده می شود که بهبودهای لازم را در نقشه ها اعمال و کیفیت آنها را ارتقاءمی دهد. در پایان، از یک ماژول تصحیح تطبیق پیکسل برای بهبود نهایی نقشه های فعال سازی استفادهمی شود. این ماژول از اطلاعات رنگ تصاویر بهره می برد و کیفیت آنها را بهبود می بخشد. مدلپیشنهادی با دقت ۷۳ درصد موفق به انجام قطعه بندی معنایی با نظارت ضعیف شده است.

قطعه بندی معنایی، قطعه بندی معنایی با نظارت ضعیف، ترنسفورمر، مکانیزم توجه، نقشه های فعال سازی کلاس