Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
YOLO (You Only Look Once)
Sistema de detecção em tempo real que processa a imagem em uma única passagem para uma velocidade otimizada.
R-CNN (Redes Neurais Convolucionais Baseadas em Regiões)
Arquitetura de duas fases que primeiro propõe regiões de interesse e depois as classifica.
SSD (Single Shot MultiBox Detector)
Detector de disparo único usando camadas de características multi-escala para detectar objetos de diferentes tamanhos.
Faster R-CNN
Melhoria do R-CNN integrando uma rede de proposta de regiões para uma detecção mais rápida.
Mask R-CNN
Extensão do Faster R-CNN que adiciona um ramo de segmentação para máscaras de objetos precisas.
RetinaNet
Arquitetura que introduz a focal loss para equilibrar as classes e melhorar a detecção de objetos raros.
DETR (DEtection TRansformer)
Abordagem baseada em transformers que elimina componentes manuais como âncoras e NMS.
EfficientDet
Família de modelos que otimizam o compromisso precisão/eficiência através de um escalonamento composto.
Cascade R-CNN
Arquitetura em cascata que treina detectores com IoU crescente para uma precisão aprimorada.
CornerNet
Detector baseado em pontos-chave que localiza os cantos superior esquerdo e inferior direito dos objetos.
FCOS (Fully Convolutional One-Stage)
Detector sem âncoras que prevê diretamente as caixas a partir de pixels em mapas de características.
CenterNet
Detector baseado em pontos-chave que identifica o centro dos objetos e suas dimensões.
YOLOv5 e variantes
Evolução moderna do YOLO com arquitetura otimizada e pré-treinamento em grandes conjuntos de dados.
Transformers de Visão para Detecção
Aplicação de transformers à visão para detecção sem convoluções tradicionais.