قاموس الذكاء الاصطناعي

📖

المصطلحات

Mean Average Precision (mAP)

مقياس تقييم قياسي في كشف الأشياء يحسب متوسط الدقة المتوسطة عبر جميع الفئات، مع الأخذ في الاعتبار كل من الدقة والاستدعاء.

📖

المصطلحات

SSD (Single Shot Detector)

بنية لكشف الأشياء تتنبأ بالصناديق المحيطة والفئات في مرة واحدة باستخدام خرائط ميزات متعددة المقاييس.

📖

المصطلحات

Object Localization

مهمة في الرؤية الحاسوبية تتمثل في تحديد وجود وموقع دقيق لأشياء معينة في صورة، عادةً باستخدام صناديق محيطة.

📖

المصطلحات

Confidence Score

قيمة رقمية بين 0 و 1 تشير إلى درجة يقين النموذج بأن الكشف المحدد يحتوي بالفعل على كائن من الفئة المتوقعة.

📖

المصطلحات

Ground Truth

تعليقات يدوية دقيقة للصناديق المحيطة وفئات الأشياء في مجموعة بيانات التدريب، وتعمل كمرجع للتعلم الخاضع للإشراف.

📖

المصطلحات

Multi-Scale Detection

استراتيجية كشف تعالج الصورة بدقات مختلفة لتحسين كشف الأشياء ذات الأحجام المتنوعة جدًا، من الصغيرة جدًا إلى الكبيرة جدًا.

📖

المصطلحات

Hard Negative Mining

تقنية تدريب تختار وتركز على الأمثلة السلبية الصعبة (إيجابيات كاذبة بدرجات عالية) لتحسين قدرة النموذج على التمييز.

📖

المصطلحات

Focal Loss

دالة خسارة معدلة تعالج عدم توازن الفئات من خلال معاقبة الأمثلة المصنفة بشكل خاطئ والسهلة بشكل أكبر، مما يحسن كشف الأشياء النادرة.

📖

المصطلحات

تجميع مناطق الاهتمام (RoI)

عملية تقوم باستخراج ميزات بحجم ثابت من مناطق ذات حجم متغير في خرائط الميزات، وهي أساسية لكاشفات المرحلتين.