قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التلافيف الأتروس (أو المتوسعة)
عملية تلافيفية تُدخل مسافات بين وحدات البكسل في النواة، مما يزيد من الحقل الاستقبالي دون زيادة عدد المعلمات، وهي ضرورية لالتقاط السياق العام.
PSPNet (شبكة تحليل المشهد الهرمي)
نموذج يطبق تجميعًا هرميًا (pooling) على مناطق مختلفة من خريطة الميزات لتجميع السياق العام، ثم يدمج هذه المعلومات مع الميزات المحلية للتنبؤ الدقيق.
التجميع الهرمي (Pyramid Pooling)
تقنية تطبق عمليات تجميع (pooling) بأحجام نوافذ مختلفة على نفس خريطة الميزات لالتقاط معلومات سياقية متعددة المقاييس.
شبكة متعددة الفروع (Multi-branch Network)
هندسة معمارية حيث تعالج مسارات متوازية متعددة المدخلات بدقة مختلفة قبل دمج مخرجاتها، مما يسمح بتحليل متزامن للتفاصيل والسياق.
زيادة العينات (Upsampling)
عملية تزيد من الدقة المكانية لخريطة الميزات، عادةً عن طريق إلغاء التلافيف (transposed convolution) أو الاستيفاء الخطي الثنائي (bilinear interpolation)، في جزء فك التشفير من الشبكة.
خريطة الانتباه متعددة المقاييس
آلية تتعلم ترجيح أهمية الميزات القادمة من مقاييس مختلفة، مما يسمح للشبكة بالتركيز ديناميكيًا على المعلومات الأكثر صلة لكل بكسل.
HRNet (شبكة عالية الدقة)
هندسة معمارية مبتكرة تحافظ على تمثيلات عالية الدقة طوال الشبكة وتتبادل المعلومات بشكل متكرر مع تمثيلات منخفضة الدقة لتجزئة قوية متعددة المقاييس.
وحدة السياق المجمّع (Aggregated Context Module)
كتلة مصممة لالتقاط السياق العام بكفاءة عن طريق تجميع المعلومات عبر مناطق واسعة من الصورة، وغالبًا ما تستخدم كمكمل للمسارات المحلية للتجزئة الدقيقة.