AI用語集

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用語

中心性予測

FCOSの予測ブランチで、予測点の物体中心に対する中心性を評価し、検出品質の向上と重複検出の抑制を可能にする。

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用語

マルチレベル検出

FCOSの戦略で、特徴量ピラミッドの異なるレベルを使用して物体のサイズに基づいた検出を行い、複数スケールでの検出性能を向上させる。

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用語

正例/負例サンプル

特徴マップ上の位置を、グラウンドトゥルースのバウンディングボックスに含まれるかどうかに基づいて物体を含む（正例）または含まない（負例）として分類する。

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用語

レベル別回帰

FCOSの技術で、ピラミッドの異なるレベルを使用して特定サイズのボックスを回帰し、非常に大きいまたは小さい物体に対する不安定な予測を回避する。

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用語

閾値ベース割り当て

FCOSの割り当てルールで、境界までの距離が特定の閾値未満の場合に位置を正例とみなし、割り当ての曖昧さを回避する。

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用語

中心性ブランチ

FCOSの専門化されたサブネットワークで、各予測に対して中心性スコアを予測し、境界までの距離に基づく間接的な教師信号モデルを使用する。