Hier is een voorstel voor een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) dat efficiënte multi-scale feature-extractie mogelijk maakt voor objectdetectie in stedelijke straatbeelden, rekening houdend met hoge resolutie en datasetgrootte. **Beperkingen en overwegingen:** - **Modelgrootte en rekenkracht:** Bij hoge-resolutiebeelden (1024x768) en 10.000 afbeeldingen moet het model efficiënt zijn om training en inferentie haalbaar te houden. Een te diep of te complex model kan leiden tot lange trainingstijden en hoge geheugenvereisten. - **Data-augmentatie:** Om overfitting te voorkomen en de multi-scale validatie te versterken, wordt sterk aanbevolen om data-augmentatie toe te passen (bijvoorbeeld schaalveranderingen, rotaties, kleurverschillen). - **Batchgrootte:** Houd rekening met GPU-geheugenbeperkingen; mogelijk is een kleinere batchgrootte nodig. --- ### Architectuuroverzicht **1. Input:** - RGB-afbeelding van 1024x768 pixels. **2. Multi-scale feature-extractie componenten:** - **Atrous (dilated) convoluties:** voor het vergroten van het receptive veld zonder verlies van resolutie. - **Multi-branch lagen:** verschillende paden met verschillende filtergroottes. - **Pyramid pooling:** om globale en lokale context te combineren. --- ### Voorstel architectuur **A. Backbone feature-extractie:** - Een lichte CNN zoals een aangepaste ResNet-50 of een efficiënter alternatief (bijvoorbeeld MobileNetV2) als basis. - Gebruik van *dilated convoluties* in latere lagen om multi-scale informatie te behouden en te vergroten. **B. Multi-scale modules:** **i. Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP):** - **Structuur:** - 1x1 convolutie (voor lokale kenmerken). - 3x3 atrous convoluties met verschillende dilation rates (bijv. 6, 12, 18). - Globale average pooling gevolgd door een 1x1 conv en upsampling. - **Doel:** multi-scale contextaggregatie. **ii. Multi-branch lagen:** - Parallel paden met verschillende filtergroottes: - 3x3 - 5x5 - 7x7 - Elk pad bevat enkele convolutionele lagen, gevolgd door activatie en pooling indien nodig. - Daarna worden de outputs samengevoegd (concatenatie). **iii. Pyramid Pooling Module:** - Pooling op verschillende schalen (bijv. 1x1, 2x2, 4x4, 8x8). - Convoluties na pooling, gevolgd door upsampling en concatenatie. --- ### Laagconfiguratie en hyperparameters: | Laagtype | Filtergrootte | Aantal filters | Activatie | Opmerkingen | |------------|----------------|----------------|------------|--------------| | Conv1 | 3x3 | 32 | ReLU | Eerste laag, hoge resolutie | | Conv2 | 3x3 | 64 | ReLU | - | | Pooling | 2x2 | - | - | Verlaagt resolutie | | ASPP | diverse | 256 | ReLU | Atrous convoluties met dilation rates 6,12,18 | | Multi-branch | 3x3, 5x5, 7x7 | elk 64-128 | ReLU | Parallel paden | | Pyramid pooling | 1x1, 2x2, 4x4, 8x8 | 64 | ReLU | + upsampling | | Fully connected / detectie hoofd | - | - | - | Voor objectdetectie (bijv. SSD, YOLO) | --- ### Aanbevelingen voor training - **Lossfunctie:** Gebruik een combinatie van classificatie- en bounding box regressie (bijvoorbeeld voor SSD, YOLO). - **Optimizer:** Adam of SGD met momentum. - **Learning rate:** Start met 1e-3, geleidelijk verlagen. - **Learning rate schedules:** Cosine annealing of stap-gewijze vermindering. - **Data-augmentatie:** Schaalveranderingen, rotatie, kleurverschillen, random cropping. - **Pretraining:** Gebruik eventueel een pretrained backbone (bijvoorbeeld op ImageNet) om convergentie te versnellen. --- ### Samenvatting Dit model combineert efficiënte backbone-architectuur met multi-scale technieken zoals atrous convoluties, multi-branch lagen en pyramid pooling om kenmerken op meerdere schalen te extraheren. Het is ontworpen met het oog op hoge-resolutie beelden en beperkte rekenkracht, met aandacht voor modelgrootte en trainingsefficiëntie. --- Heeft u verdere specificaties nodig of hulp bij implementatie?

Zeker, hier is een gedetailleerd voorstel voor een convolutioneel neuraal netwerk ontworpen voor efficiënte multi-scale feature-extractie in stedelijke straatbeelden. ### **Architectuurvoorstel: Multi-Scale StreetNet** **Basisprincipes:** - Gebruik van een encoder-decoder structuur met skip-connections - Implementatie van parallelle multi-scale verwerking - Balans tussen nauwkeurigheid en rekeneficientie --- ### **Kernarchitectuur** **1. Input Layer** - Input formaat: 1024×768×3 (RGB) - Directe resizing naar 512×384 voor verhoogde verwerkingssnelheid **2. Initial Feature Extraction Block** - 2× Convolutie (3×3, 64 filters) + BatchNorm + ReLU - Max pooling (2×2) **3. Multi-Scale Extraction Module (Herhaald op 4 schalen)** *Parallelle branches per niveau:* - **Branch 1:** Standaard convolutie (3×3) - **Branch 2:** Atrous convolutie (rate=2, 3×3) - **Branch 3:** Atrous convolutie (rate=4, 3×3) - **Branch 4:** Global average pooling + upsampling *Filteraantallen per niveau:* - Niveau 1: 64 filters - Niveau 2: 128 filters - Niveau 3: 256 filters - Niveau 4: 512 filters **4. Feature Pyramid Network (FPN) Integration** - Top-down pathway met laterale verbindingen - Fusion van features op verschillende resoluties - Output features op 4 schalen: 1/4, 1/8, 1/16, 1/32 van originele grootte **5. Detection Head** - Classificatie en regressie subnets voor objectdetectie - Anchors op multiple scales: 32×32, 64×64, 128×128, 256×256, 512×512 --- ### **Technische Specificaties** **Atrous Convolutie Parameters:** - Rates: [1, 2, 4, 8] voor verschillende receptive fields - Gefaseerde implementatie om geheugengebruik te controleren **Activatie functies:** - ReLU voor hidden layers - Sigmoid voor objectness scores - Softmax voor klasseclassificatie **Pooling Strategie:** - Strided convoluties i.p.v. pooling voor behoud van informatie - Spatial Pyramid Pooling aan einde van encoder --- ### **Beperkingen en Optimalisaties** **Modelgrootse Beperkingen:** - Maximaal 50 miljoen parameters - Inference tijd < 100ms per image (op NVIDIA V100) - Modelgrootte < 200MB **Geheugenoptimalisaties:** - Gradient checkpointing tijdens training - Gemixed precision training (FP16) - Gefaseerde feature extractie i.p.v. volledig parallel **Rekenkracht Vereisten:** - Minimaal 8GB GPU geheugen voor training - Aanbevolen: NVIDIA RTX 3080/4080 of beter - Batch size: 8-16 afhankelijk van GPU geheugen --- ### **Trainingsstrategieën** **1. Multi-Scale Training:** - Random scaling tussen 0.5× en 1.5× - Random cropping naar 512×384 **2. Data Augmentatie:** - Kleurvariatie (brightness, contrast, saturation) - Random horizontale flipping - Weather simulation (regen, mist, sneeuw) **3. Loss Functie:** - Focal loss voor class imbalance - Smooth L1 loss voor bounding box regressie **4. Learning Rate Schema:** - Warmup fase: 1000 iteraties - Cosine annealing scheduling - Initial learning rate: 0.001 **5. Regularisatie:** - Weight decay: 0.0001 - Dropout: 0.1-0.3 in fully connected layers - Label smoothing: 0.1 --- ### **Aanbevolen Implementatie Details** **Backbone Keuze:** - Lightweight variant: MobileNetV3 - Balanced variant: ResNet-50 - High accuracy variant: EfficientNet-B3 **Optimalisatie:** - Optimizer: AdamW - Gradient clipping: 1.0 - EMA (Exponential Moving Average) voor weights **Validation Strategie:** - mAP@0.5:0.95 als hoofdmetric - Inference speed meting op diverse hardware - Regelmatige evaluatie op validation set --- ### **Praktische Overwegingen** 1. **Incrementele Training:** Start met basisobjecten voordat complexe scenario's 2. **Knowledge Distillation:** Gebruik groter model als teacher voor compressie 3. **Quantization:** Post-training quantization voor deployment 4. **Hardware-aware Optimalisatie:** Architectuur aanpassen based op doelplatform Deze architectuur biedt een goede balans tussen multi-scale capaciteiten en computationele efficiëntie, specifiek ontworpen voor de uitdagingen van stedelijke straatbeeldanalyse.