एआई शब्दावली

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शब्द

Régression en cascade

Processus itératif où chaque détecteur de la cascade affine les prédictions du détecteur précédent, utilisant des thresholds IoU progressivement plus élevés pour améliorer la précision.

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शब्द

R-CNN (Region-based CNN)

Famille d'architectures de détection d'objets basées sur des régions d'intérêt extraites d'images, combinant des propositions de régions avec des réseaux neuronaux convolutifs pour la classification et localisation.

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शब्द

Seuils de IoU adaptatifs

Ensemble de thresholds IoU croissants (typiquement 0.5, 0.6, 0.7) utilisés dans Cascade R-CNN pour entraîner des détecteurs spécialisés avec différents niveaux de qualité de détection.

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शब्द

Head détecteur

Module de classification et régression placé après le backbone, responsable de prédire la classe des objets et de raffiner les coordonnées des boîtes englobantes pour chaque ROI.

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शब्द

Multi-stage training

Stratégie d'entraînement où les étapes de la cascade sont entraînées séquentiellement, chaque étape utilisant les sorties de l'étape précédente comme entrées pour un raffinement progressif.

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शब्द

IoU-aware loss

Fonction de perte spécialisée intégrant directement la métrique IoU dans l'optimisation, encourageant le modèle à produire des boîtes englobantes avec des localisations plus précises.

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शब्द

Progressive IoU thresholds

Sequence croissante de seuils IoU utilisés dans Cascade R-CNN où chaque étape successive n'entraîne que sur les échantillons avec IoU supérieur au seuil de l'étape précédente.

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शब्द

Contextual reasoning

Capacité du modèle à considérer les relations spatiales et contextuelles entre les objets pour améliorer la précision de détection, particulièrement importante dans les scènes complexes.