قاموس الذكاء الاصطناعي

📖

المصطلحات

الانحدار المتتالي

عملية تكرارية حيث يقوم كل كاشف في السلسلة بتحسين تنبؤات الكاشف السابق، باستخدام عتبات IoU أعلى تدريجياً لتحسين الدقة.

📖

المصطلحات

R-CNN (شبكة عصبية تلافيفية قائمة على المناطق)

عائلة من معماريات اكتشاف الكائنات تعتمد على مناطق الاهتمام المستخرجة من الصور، وتجمع بين اقتراحات المناطق والشبكات العصبية التلافيفية للتصنيف والتوطين.

📖

المصطلحات

عتبات IoU التكيفية

مجموعة من عتبات IoU المتزايدة (عادةً 0.5، 0.6، 0.7) المستخدمة في Cascade R-CNN لتدريب كاشفات متخصصة بمستويات مختلفة من جودة الاكتشاف.

📖

المصطلحات

رأس الكاشف

وحدة تصنيف وانحدار توضع بعد العمود الفقري (backbone)، مسؤولة عن التنبؤ بفئة الكائنات وتحسين إحداثيات الصناديق المحيطة لكل منطقة اهتمام (ROI).

📖

المصطلحات

تدريب متعدد المراحل

استراتيجية تدريب يتم فيها تدريب مراحل السلسلة بالتتابع، حيث تستخدم كل مرحلة مخرجات المرحلة السابقة كمدخلات لتحسين تدريجي.

📖

المصطلحات

خسارة واعية بـ IoU

دالة خسارة متخصصة تدمج مقياس IoU مباشرة في التحسين، مما يشجع النموذج على إنتاج صناديق محيطة بمواقع أكثر دقة.

📖

المصطلحات

عتبات IoU التدريجية

تسلسل متزايد من عتبات IoU المستخدمة في Cascade R-CNN حيث تقوم كل خطوة متتالية بالتدريب فقط على العينات التي يكون فيها IoU أعلى من عتبة الخطوة السابقة.

📖

المصطلحات

الاستدلال السياقي

قدرة النموذج على مراعاة العلاقات المكانية والسياقية بين الكائنات لتحسين دقة الاكتشاف، وهي مهمة بشكل خاص في المشاهد المعقدة.