Wielopoziomowy w wykrywaniu obiektów?

1. Co to jest wykrywanie obiektów wieloskalowych?
2. Co to jest wiele skali w głębokim uczeniu się?
3. Jaka jest skala w wykrywaniu obiektów?
4. Co to jest CNN z wieloma skalami?

Co to jest wykrywanie obiektów wieloskalowych?

W wykrywaniu obiektów funkcje wieloskalowe są konieczne do radzenia sobie z obiektami o różnym rozmiarze. Korzystanie z Feature Piramid Network (FPN) jako sieci szkieletu jest bardzo popularnym paradygmatem istniejących detektorów obiektów, nazywamy ten paradygmat FPN+.

Co to jest wiele skali w głębokim uczeniu się?

Podstawową ideą uczenia się z wieloszytem jest konstruowanie kilku modeli CNN o różnych kontekstowych rozmiarach wejściowych, w których funkcje modeli MUL-tiple są łączone na w pełni podłączonej warstwie [15].

Jaka jest skala w wykrywaniu obiektów?

Sieć wykrywalności przenoszenia w skali (STDN) składa się z sieci podstawowej i dwóch podsieci prognozowania specyficznych dla zadania. Rolą sieci podstawowej jest wykrywanie funkcji. Pierwsza podsieć jest używana do klasyfikacji obiektów, a druga podsieć jest używana do ograniczania regresji pozycji pudełka.

Co to jest CNN z wieloma skalami?

Uunifikowana głębokie sieć neuronowa, oznaczona wielooskalowa CNN (MS-CNN), jest proponowana do szybkiego wykrywania obiektów wielooskalowych. MSCNN składa się z podsumowania propozycji i sub-sieci wykrywania.