Detecção de mudanças em imagens utilizando aprendizado residual de redes neurais convolucionais - Santos, Daniel Felipe Silva [UNESP] (2024)
Detecção de mudanças em vídeos e imagens diz respeito ao processo de separar os conteúdos de primeiro plano da cena observada, do inglês foreground, dos conteúdos de segundo plano, do inglês background. Bons métodos de detecção de mudanças necessitam trabalhar de forma rápida e precisa sob condições adversas intrínsecas, relacionadas a falhas dos dispositivos de captura utilizados, e extrínsecas, relacionadas a alterações ambientais de clima e luminosidade capazes de induzir processos de detecção falso positivos e falso negativos. Para superar tais desafios propõe-se, num primeiro momento, o mecanismo denominado de atenção residual implícita, a ser avaliado pelas técnicas propostas de detecção de mudanças em vídeos denominadas Rede Neural Convolucional Residual em Cascata (CRCNN) e Rede Neural Convolucional em Cascata Multiescala (MCRCNN). Em um segundo momento propõe-se o mecanismo de atenção residual explícita, avaliado pelo método proposto denominado de Rede Leve de Atenção Temporal (TITAN). Resultados quantitativos produzidos pelas técnicas CRCNN e MCRCNN, calculados sobre a base de dados de Detecção de Mudanças 2014 (CD2014), indicaram ser vantajosa a utilização do mecanismo de atenção residual implícita, sendo a técnica MCRCNN superior à técnica CRCNN e a demais técnicas em estado da arte, como RTSegNet e DeepBS. Resultados quantitativos produzidos pela técnica TITAN, calculados sobre as bases de dados SZATAKI, Onera, LEVIR-CD e SYSU-CD, demonstraram ser vantajosa a utilização de mecanismo de atenção residual explícita. Para as mesmas bases de dados, a técnica TITAN também superou técnicas em estado da arte como FLS e STANet e equiparou-se com técnicas como DMINet e RSCDNet. Além disso, obteve resultados superiores ao de técnicas como FgSegNet_S, FgSegNet_M, RtSegNet, MUNets, DeepBS, SEUNet3 e MCRCNN sobre a base de vídeos CD2014, enquanto equiparou-se com técnicas como DMINet e FgSegNet_v2, considerando a base de dados PetrobrasROUTES. Para quadros de dimensão $690 × 520$, nos piores casos analisados, a técnica TITAN realizou $25,8 × 10^9$ menos operações de ponto flutuante (FLOPs) e necessitou armazenar em memória $3,04 × 10^6$ menos parâmetros, em comparação com a técnica DMINet. Também conseguiu superar a taxa de processamento de quadros por segundo (FPS) da técnica MU-Net1 em $20$ quadros.