AI用語集
人工知能の完全辞典
FPN (Feature Pyramid Network)
トップダウンパスと横方向の接続を通じて高レベル特徴のピラミッドを構築し、あらゆるスケールでの物体検出を向上させる畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャ。
PANet (Path Aggregation Network)
下位層と上位層の間の情報の流れを短縮するためにボトムアップパスを追加し、ネットワーク全体での特徴の局所化と情報の伝播を強化するFPNの改良版。
Chemin Descendant (Top-Down Pathway)
抽象的な層から高解像度の特徴マップをアップサンプリングするFPNの一部であり、豊富なセマンティック特徴を持つ小さなオブジェクトを予測することを可能にする。
Chemin Ascendant (Bottom-Up Pathway)
PANetのようなアーキテクチャにおいて、低レベルの特徴を上位層へ伝播させることを強化し、小さなオブジェクトの局所化精度を向上させるパス。
NAS-FPN (Neural Architecture Search FPN)
ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）によって構造が自動的に発見される特徴ピラミッドであり、物体検出の最大限のパフォーマンスのためにスケール間の接続を最適化する。
BiFPN (Bidirectional Feature Pyramid Network)
双方向の接続（トップダウンおよびボトムアップ）と重み付き特徴融合を使用し、計算複雑さを削減しながら精度を向上させる効率的なFPNアーキテクチャ。
Fusion Pondérée des Caractéristiques (Weighted Feature Fusion)
BiFPNのようなアーキテクチャで使用されるメカニズムであり、異なる特徴マップの寄与が重み付けされ学習可能であるため、ネットワークが各スケールの重要性を決定できるようにする。
Anchor Box Multi-Échelle
特徴ピラミッドの各レベルで異なるサイズとアスペクト比のアンカーボックスを使用し、提案領域と様々なサイズのオブジェクトとの適合性を高めること。
マルチスケールRoIAlign
関心領域（RoI）のサイズに最も適した特徴ピラミッドのレベルに対してRoIAlign操作を適用し、あらゆるサイズのオブジェクトに対して正確な特徴抽出を保証します。
マルチスケールアンカーフリー検出
事前定義されたアンカーボックスの必要性を排除し、特徴ピラミッドの複数のレベルでオブジェクトのキーポイントまたは中心を直接予測する検出アプローチ。
Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP)
異なる膨張率を持つatrous convolution（空洞畳み込み）を使用してマルチスケールのコンテキストをキャプチャするモジュール。スケールの変動を処理するために、検出アーキテクチャによく統合されます。
TridentNet
計算効率のために重みを共有しつつ、それぞれが特定のオブジェクトスケール範囲に特化した並列処理ブランチを構築する検出アーキテクチャ。
SF-Net (Scale Fusion Network)
アテンションメカニズムを使用して異なるスケールの特徴を明示的に融合し、検出された各オブジェクトにとって最も関連性の高いスケールを強調するネットワーク。
M2Det (Multi-Level Multi-Scale Detector)
より豊かで識別力のあるマルチスケール表現を学習するためにマルチレベル特徴ピラミッド（MLFPN）を構築し、サイズが大きく異なるオブジェクトの検出を改善する検出器。
マルチスケールCascade R-CNN
カスケードの各ステージが特徴ピラミッドの異なるレベルで動作し、検出結果を徐々に精度の高いスケールで洗練させるCascade R-CNNの拡張版。