¿Cuál es la brecha semántica entre características de alto nivel y características de bajo nivel?
1. Funciones de bajo nivel: las funciones de bajo nivel generalmente se extraen de los datos de entrada originales, como los valores de píxeles de una imagen. En visión por computadora, las características de bajo nivel pueden incluir información básica como bordes, colores, texturas, etc. Estas características generalmente se extraen en capas convolucionales poco profundas de la red.
2. Funciones avanzadas: las funciones avanzadas se generan a través de capas intermedias de redes de aprendizaje profundo, como múltiples capas convolucionales y capas de agrupación. Estas características son más sensibles a conceptos más abstractos e información semántica, como objetos, escenas, relaciones entre objetos, etc.
El problema con la brecha semántica es que, aunque las características de alto nivel son muy importantes para comprender la información semántica de las imágenes, sus representaciones son más abstractas y difíciles de interpretar en comparación con las características de bajo nivel. Por lo tanto, existe una brecha entre las características de alto nivel y las de bajo nivel, lo que dificulta que las computadoras comprendan e interpreten las relaciones entre estas características. Por ejemplo, las computadoras pueden detectar algunos bordes y texturas en una imagen (características de bajo nivel), pero es posible que no comprendan completamente de qué tipo de objeto forman parte estos bordes y texturas, o cómo se relacionan con la escena general ( características de alto nivel).
Superar la brecha semántica entre características de alto nivel y características de bajo nivel también es un objetivo importante de la investigación sobre aprendizaje profundo y visión por computadora, incluida la construcción de modelos más potentes para capturar las relaciones entre estas características y el desarrollo de herramientas para interpretar y visualizar modelos de aprendizaje profundo. . herramienta. Esto ayuda a mejorar el rendimiento de la computadora en tareas como la comprensión de imágenes, el reconocimiento de objetos y la segmentación semántica.