AI用語集

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用語

カスケード回帰

カスケード内の各検出器が前の検出器の予測を洗練させる反復プロセスで、精度を向上させるために段階的に高いIoU閾値を使用する。

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用語

R-CNN（領域ベースCNN）

画像から抽出された関心領域に基づく物体検出アーキテクチャのファミリーで、領域提案と畳み込みニューラルネットワークを分類と位置特定に組み合わせる。

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用語

適応的IoU閾値

Cascade R-CNNで使用される増加するIoU閾値のセット（通常0.5、0.6、0.7）で、異なる検出品質レベルで専門化された検出器を訓練する。

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用語

検出器ヘッド

バックボーンの後に配置される分類と回帰のモジュールで、各ROIの物体クラス予測とバウンディングボックス座標の洗練を担当する。

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用語

マルチステージ訓練

カスケードの各段階を順次訓練する戦略で、各段階は前段階の出力を入力として使用して段階的な洗練を行う。

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用語

IoU対応損失

IoUメトリックを最適化に直接統合する特殊な損失関数で、モデルがより正確な位置特定のバウンディングボックスを生成するよう促す。

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用語

段階的IoU閾値

Cascade R-CNNで使用される増加するIoU閾値のシーケンスで、各連続段階は前段階の閾値より高いIoUを持つサンプルのみを訓練する。

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用語

文脈的推論

複雑なシーンで特に重要となる、検出精度を向上させるために物体間の空間的・文脈的関係を考慮するモデルの能力。