Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Regressão em Cascata
Processo iterativo onde cada detector da cascata refina as previsões do detector anterior, utilizando thresholds IoU progressivamente mais altos para melhorar a precisão.
R-CNN (Region-based CNN)
Família de arquiteturas de detecção de objetos baseadas em regiões de interesse extraídas de imagens, combinando propostas de regiões com redes neurais convolucionais para classificação e localização.
Limiares de IoU adaptativos
Conjunto de thresholds IoU crescentes (tipicamente 0.5, 0.6, 0.7) usados no Cascade R-CNN para treinar detectores especializados com diferentes níveis de qualidade de detecção.
Head detector
Módulo de classificação e regressão colocado após o backbone, responsável por prever a classe dos objetos e refinar as coordenadas das caixas delimitadoras para cada ROI.
Treinamento multi-estágio
Estratégia de treinamento onde as etapas da cascata são treinadas sequencialmente, cada etapa utilizando as saídas da etapa anterior como entradas para um refinamento progressivo.
Função de perda consciente de IoU
Função de perda especializada que integra diretamente a métrica IoU na otimização, encorajando o modelo a produzir caixas delimitadoras com localizações mais precisas.
Limiares de IoU progressivos
Sequência crescente de limiares IoU usados no Cascade R-CNN onde cada etapa sucessiva treina apenas em amostras com IoU superior ao limiar da etapa anterior.
Raciocínio contextual
Capacidade do modelo de considerar as relações espaciais e contextuais entre os objetos para melhorar a precisão da detecção, particularmente importante em cenas complexas.